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商業(yè)數(shù)據(jù)反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)保護(hù)的實(shí)踐困境與規(guī)則優(yōu)化[其他][其他]

商業(yè)數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)下經(jīng)營(yíng)者參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的的重要資源。目前，針對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為的裁判依據(jù)主要是《反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》第2條和第12條，該援引條款具有高度抽象性，致使出現(xiàn)司法實(shí)踐中原則性條款的過(guò)度使用、不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)不明等問(wèn)題。對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為的規(guī)制應(yīng)當(dāng)跳出賦權(quán)保護(hù)模式的桎梏而選擇更具競(jìng)爭(zhēng)法特征的行為規(guī)制路徑。結(jié)合商業(yè)數(shù)據(jù)的特性，在總結(jié)當(dāng)前司法實(shí)踐不足，并充分借鑒域外經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)在反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法中設(shè)置商業(yè)數(shù)據(jù)專(zhuān)條，立足弱權(quán)利保護(hù)。如此既增強(qiáng)了數(shù)據(jù)權(quán)益保護(hù)的有效性，又激勵(lì)了數(shù)據(jù)的流通與利用。

發(fā)表于：10/15/2025

世界主要國(guó)家個(gè)人數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用模式對(duì)比研究[其他][其他]

個(gè)人數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)要素的重要組成部分，能夠支撐豐富的場(chǎng)景應(yīng)用，具有極高的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)個(gè)人數(shù)據(jù)涉及個(gè)人隱私，對(duì)其開(kāi)發(fā)利用必須首先落實(shí)安全和隱私保護(hù)要求。世界主要國(guó)家圍繞個(gè)人數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用進(jìn)行了諸多探索并形成了一系列經(jīng)驗(yàn)，聚焦美國(guó)、歐盟、韓國(guó)、日本和新加坡等國(guó)家和地區(qū)的個(gè)人數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)踐，總結(jié)各國(guó)的主要制度安排和實(shí)踐模式，在此基礎(chǔ)上對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)管理模式、數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)模式、數(shù)據(jù)信托模式進(jìn)行對(duì)比分析，剖析政府和市場(chǎng)主體所發(fā)揮的作用，以期為我國(guó)開(kāi)展相關(guān)實(shí)踐提供參考。

發(fā)表于：10/15/2025

網(wǎng)絡(luò)輿情中個(gè)人信息傳播的成因、風(fēng)險(xiǎn)透視及治理[其他][其他]

網(wǎng)絡(luò)輿情中個(gè)人信息傳播的現(xiàn)象已較為普遍，對(duì)個(gè)人和社會(huì)秩序產(chǎn)生一定的影響。在數(shù)字化進(jìn)程日益加深的現(xiàn)代社會(huì)，實(shí)現(xiàn)該現(xiàn)象的有效治理具有重要意義。網(wǎng)絡(luò)輿情中的個(gè)人信息之所以被廣泛傳播，原因在于社會(huì)公眾對(duì)于個(gè)人信息的好奇，通過(guò)曝光個(gè)人信息可引領(lǐng)輿論導(dǎo)向，以及算法技術(shù)的不當(dāng)使用。網(wǎng)絡(luò)輿情中的個(gè)人信息傳播會(huì)導(dǎo)致個(gè)人信息安全及人格尊嚴(yán)難以得到有效維護(hù)，擾亂網(wǎng)絡(luò)公共秩序并模糊輿論焦點(diǎn)，同時(shí)使得技術(shù)使用無(wú)序狀態(tài)呈現(xiàn)加速化趨勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)輿情中個(gè)人信息傳播的治理，需重塑網(wǎng)絡(luò)輿情中個(gè)人信息保護(hù)的價(jià)值取向，在事前完善風(fēng)險(xiǎn)防范措施，事中敦促平臺(tái)為個(gè)人信息安全保駕護(hù)航，事后實(shí)現(xiàn)法律措施兜底，以此達(dá)到多方位協(xié)同治理。

發(fā)表于：10/15/2025

正當(dāng)程序框架下的算法行政：挑戰(zhàn)紓解與規(guī)制重構(gòu)[其他][其他]

算法自動(dòng)化決策的融入為行政治理活動(dòng)開(kāi)辟了一種新興的權(quán)力運(yùn)作與治理模式，即“算法行政”范式。該范式標(biāo)志著大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，政府采納算法自動(dòng)化決策手段，以實(shí)現(xiàn)高級(jí)別的自動(dòng)化行政治理。算法行政帶來(lái)精準(zhǔn)、高效等優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，也因其自身的特性為正當(dāng)程序原則帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。算法行政所依賴(lài)的治理工具——算法自動(dòng)化決策，因其自學(xué)性、黑箱性及極速性特征，在形式合法、民主過(guò)程等關(guān)鍵環(huán)節(jié)存在缺陷，易引發(fā)公眾對(duì)算法行政治理模式正當(dāng)性的質(zhì)疑。故而，將算法行政置于正當(dāng)程序的審視框架之中顯得尤為重要。為此，亟需構(gòu)建一套集事前預(yù)防、事中監(jiān)督及事后救濟(jì)于一體的程序性規(guī)制體系，以紓解算法行政活動(dòng)面臨的挑戰(zhàn)并實(shí)現(xiàn)規(guī)制重構(gòu)。

發(fā)表于：10/15/2025

HF和波動(dòng)參數(shù)輔助的優(yōu)化XGBoost室內(nèi)定位方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下接收信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)中包含噪聲使其呈現(xiàn)波動(dòng)性導(dǎo)致定位精度低的問(wèn)題，提出一種基于混合濾波(HF)、波動(dòng)參數(shù)輔助的優(yōu)化極限梯度提升(XGBoost)室內(nèi)定位方法。首先采用HF的方法對(duì)數(shù)據(jù)子集進(jìn)行優(yōu)化，降低噪聲的影響，得到初始數(shù)據(jù)庫(kù)；另外，考慮到波動(dòng)不能完全消除，引入能夠反映數(shù)據(jù)變化程度的波動(dòng)參數(shù)；其次，針對(duì)XGBoost算法性能易受初始參數(shù)的影響，采用粒子群(PSO)算法對(duì)其進(jìn)行尋優(yōu)，并將波動(dòng)參數(shù)與優(yōu)化后的數(shù)據(jù)作為算法輸入訓(xùn)練生成定位模型；最后，將目標(biāo)點(diǎn)處信息輸入到模型中完成位置估計(jì)，同時(shí)將該點(diǎn)數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中完成更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)算法相比，所提算法具有良好的定位效果，在1 m、2 m和3 m范圍內(nèi)，定位準(zhǔn)確率分別提升9.2%、14.1%和18.45%。

發(fā)表于：10/15/2025

可解釋的深度網(wǎng)絡(luò)抗噪音干擾性逐層評(píng)估方法[其他][其他]

在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易受噪音數(shù)據(jù)干擾，如何客觀、有效、可靠地評(píng)估深度網(wǎng)絡(luò)的抗噪音干擾性已成為智能化技術(shù)開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵問(wèn)題之一。然而，現(xiàn)有的評(píng)估方法只能對(duì)網(wǎng)絡(luò)抗噪音干擾性進(jìn)行整體評(píng)估，且不具備可解釋的理論依據(jù)。為了解決上述問(wèn)題，基于閔可夫斯基差線(xiàn)性可分性度量，提出一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層抗噪音干擾性評(píng)估方法，實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抗噪音干擾性的可解釋性評(píng)估。該方法可以對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)各隱層數(shù)據(jù)映射行為進(jìn)行定量分析，解析噪音干擾對(duì)網(wǎng)絡(luò)各隱層的影響機(jī)理，進(jìn)而建立面向網(wǎng)絡(luò)隱層的可解釋抗噪音干擾性評(píng)估方法。

發(fā)表于：10/15/2025

大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)遷移的自適應(yīng)清洗與智能轉(zhuǎn)換框架[其他][其他]

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)庫(kù)向分布式架構(gòu)遷移面臨異構(gòu)數(shù)據(jù)模型語(yǔ)義沖突、業(yè)務(wù)連續(xù)性要求、人工轉(zhuǎn)換低效等核心挑戰(zhàn)。提出智能轉(zhuǎn)換框架AUTOMIG，其核心創(chuàng)新在于深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)的智能決策機(jī)制與適應(yīng)大規(guī)模異構(gòu)環(huán)境的高效執(zhí)行引擎。AUTOMIG創(chuàng)新性地利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)隱含于數(shù)據(jù)庫(kù)模式中的復(fù)雜表間關(guān)聯(lián)，并結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化模型智能決策最優(yōu)存儲(chǔ)方案，提升跨模型轉(zhuǎn)換的自動(dòng)化程度。同時(shí)，框架設(shè)計(jì)獨(dú)特的雙模式日志捕獲與流批協(xié)同清洗管道，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)與高頻實(shí)時(shí)變更數(shù)據(jù)的低延遲、高可靠同步與清洗。該框架成功實(shí)現(xiàn)了在容器化平臺(tái)上的部署并以大規(guī)模教育培訓(xùn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)遷移為典型應(yīng)用案例實(shí)踐驗(yàn)證。結(jié)果表明其圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)顯著提升了復(fù)雜查詢(xún)性能，而雙模式協(xié)同執(zhí)行引擎則大幅縮短了遷移總耗時(shí)并優(yōu)化了資源利用效率，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可靠的技術(shù)支撐和實(shí)踐路徑。

發(fā)表于：10/15/2025

基于區(qū)塊鏈的文物數(shù)字資源版權(quán)保護(hù)框架設(shè)計(jì)[其他][信息安全]

針對(duì)文物數(shù)字化資源版權(quán)保護(hù)難題，構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的版權(quán)管理框架，解決傳統(tǒng)中心化管理模式下版權(quán)所有者模糊、授權(quán)流程繁瑣、侵權(quán)追溯困難等問(wèn)題。采用聯(lián)盟鏈架構(gòu)，設(shè)計(jì)版權(quán)存證、授權(quán)管理、侵權(quán)追溯模塊實(shí)現(xiàn)全流程管理。通過(guò)哈希算法實(shí)現(xiàn)文物數(shù)字化資源的唯一標(biāo)識(shí)與存證，智能合約自動(dòng)化執(zhí)行授權(quán)流程，數(shù)字指紋與鏈上數(shù)據(jù)協(xié)同完成侵權(quán)行為精準(zhǔn)定位與證據(jù)固化。該框架有效保障了文物數(shù)字化資源版權(quán)的合法使用與傳播，為文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)提供可信技術(shù)方案。

發(fā)表于：10/15/2025

基于零信任架構(gòu)的工業(yè)終端安全防護(hù)技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

工業(yè)系統(tǒng)涉及的設(shè)備、產(chǎn)品門(mén)類(lèi)繁雜，工業(yè)信息系統(tǒng)安全邊界逐漸模糊，外部攻擊和內(nèi)部威脅日益嚴(yán)重。聚焦解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣管理存在的安全隱患，研究適應(yīng)于不同種類(lèi)終端、不同接入和交互方式的統(tǒng)一身份認(rèn)證、持續(xù)信任評(píng)估、動(dòng)態(tài)訪(fǎng)問(wèn)控制技術(shù)，構(gòu)建了面向工業(yè)信息安全的零信任安全防護(hù)架構(gòu)，能夠規(guī)避非法仿冒接入、安全漏洞利用、數(shù)據(jù)監(jiān)聽(tīng)竊取等安全風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)測(cè)接入工業(yè)設(shè)備的通信行為特征，實(shí)現(xiàn)接入可信、協(xié)議安全、持續(xù)評(píng)估的防護(hù)目標(biāo)，從而提高工控網(wǎng)絡(luò)邊界主動(dòng)防御能力。

發(fā)表于：10/14/2025

基于等保2.0驗(yàn)證測(cè)試與ATT&CK攻擊矩陣的融合實(shí)踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

圍繞網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)2.0制度框架下的滲透測(cè)試方法展開(kāi)研究，結(jié)合ATT&CK攻擊矩陣構(gòu)建動(dòng)態(tài)化安全驗(yàn)證體系。通過(guò)對(duì)等保2.0中安全通信網(wǎng)絡(luò)、安全區(qū)域邊界、安全計(jì)算環(huán)境等核心控制點(diǎn)的技術(shù)驗(yàn)證要求進(jìn)行深入分析，將傳統(tǒng)滲透測(cè)試流程與ATT&CK戰(zhàn)術(shù)技術(shù)相融合，提出多維度測(cè)試場(chǎng)景設(shè)計(jì)、攻擊鏈閉環(huán)驗(yàn)證和防御能力量化評(píng)估三位一體的新型驗(yàn)證框架。選取工控系統(tǒng)典型場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)證分析，證明該方法能有效發(fā)現(xiàn)等保合規(guī)盲區(qū)，提升系統(tǒng)主動(dòng)防御能力和實(shí)戰(zhàn)對(duì)抗水平。研究結(jié)果為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者落實(shí)等保制度提供了可操作的滲透測(cè)試方案，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)從合規(guī)導(dǎo)向轉(zhuǎn)向能力導(dǎo)向。

發(fā)表于：10/14/2025

工業(yè)控制系統(tǒng)安全威脅分類(lèi)模型研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

工業(yè)控制系統(tǒng)存在面臨高強(qiáng)度持續(xù)攻擊威脅的確定性，同時(shí)也存在面臨未知威脅的不確定性，在識(shí)別威脅時(shí)應(yīng)兼顧通用性和行業(yè)特性。基于通用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和工控專(zhuān)用數(shù)據(jù)集，將一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制相融合，驗(yàn)證模型在不同場(chǎng)景下的性能情況。實(shí)驗(yàn)表明，融合注意力機(jī)制后的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在通用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和工控時(shí)序數(shù)據(jù)中均具有良好的特征捕捉能力，并提升了識(shí)別準(zhǔn)確率。

發(fā)表于：10/14/2025

一種融合多維信息的電力物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備指紋識(shí)別技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

針對(duì)電力物聯(lián)網(wǎng)無(wú)算力設(shè)備面臨的惡意篡改、非法接入等安全問(wèn)題，以及現(xiàn)有設(shè)備指紋技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境下適應(yīng)性不足，提出一種融合多維信息的設(shè)備指紋識(shí)別技術(shù)，提升設(shè)備識(shí)別安全性與準(zhǔn)確性。方法上，融合硬件標(biāo)識(shí)、通信協(xié)議特征及運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)自適應(yīng)哈希編碼、注意力增強(qiáng)編碼、窗口算法等構(gòu)建動(dòng)態(tài)指紋模型，并與主流算法對(duì)比驗(yàn)證。研究結(jié)果表明，該技術(shù)在正常及異常網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和電力運(yùn)行狀態(tài)下，準(zhǔn)確率、召回率和F1值均較高，適配無(wú)算力設(shè)備，且能適應(yīng)一定程度的環(huán)境變化。該技術(shù)為電力物聯(lián)網(wǎng)無(wú)算力設(shè)備的精準(zhǔn)識(shí)別和安全管理提供了有效方案，未來(lái)可結(jié)合新技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化，以適應(yīng)更多新場(chǎng)景。

發(fā)表于：10/14/2025

利用主動(dòng)短路技術(shù)將電動(dòng)自行車(chē)安全提升到新高度[MEMS|傳感技術(shù)][汽車(chē)電子]

主動(dòng)短路是一種能夠安全耗散大量能量的工程技術(shù)。它通過(guò)同時(shí)導(dǎo)通所有高側(cè)或低側(cè)金屬氧化物半導(dǎo)體場(chǎng)效應(yīng)晶體管 (MOSFET) 實(shí)現(xiàn)制動(dòng)功能，使電機(jī)短路并形成一條流經(jīng) MOSFET 的高電流循環(huán)路徑，避免電流流向電源。

發(fā)表于：10/9/2025

高性能評(píng)估板為沉浸式音頻體驗(yàn)快速便捷構(gòu)建聲場(chǎng)工具[人工智能][消費(fèi)電子]

邊緣AI和智能音頻專(zhuān)家XMOS攜手其全球首家增值分銷(xiāo)商飛騰云科技，利用其集邊緣AI、DSP、MCU和靈活I(lǐng)/O于一顆芯片的xcore處理器，推出一款專(zhuān)為游戲等音頻設(shè)計(jì)的評(píng)估板——A316-V71-Game-V1。

發(fā)表于：10/9/2025

大聯(lián)大世平集團(tuán)推出基于海思與國(guó)芯微產(chǎn)品的AI玩具方案[人工智能][消費(fèi)電子]

2025年10月9日，致力于亞太地區(qū)市場(chǎng)的國(guó)際領(lǐng)先半導(dǎo)體元器件分銷(xiāo)商---大聯(lián)大控股宣布，其旗下世平推出基于海思（HiSilicon）Hi3863V100（WS63）與國(guó)芯微（NationalChip）GX8006芯片的AI玩具方案。

發(fā)表于：10/9/2025