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犯罪恐懼感對隱私讓渡意愿的影響研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

海量的個人信息用于社會治理，雖然降低了犯罪恐懼感，但是也帶來“去知覺化”的問題和隱私泄露的風(fēng)險。為了促進數(shù)據(jù)私益和公益的平衡，基于2023年中國犯罪被害調(diào)查數(shù)據(jù)，圍繞隱私權(quán)衡行為的影響因素展開實證研究。結(jié)果表明，犯罪恐懼感不僅直接降低了人們的隱私讓渡意愿，還會通過降低警察信任感和官方媒體效力降低讓渡意愿。因此，應(yīng)當從減輕犯罪恐懼感入手，建立透明的信息利用機制，利用數(shù)據(jù)價值的同時規(guī)避隱私泄露風(fēng)險，確保始終將群眾作為受益者。

發(fā)表于：7/29/2025

生成式人工智能嵌入數(shù)字政府的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險及其法律規(guī)制[人工智能][信息安全]

生成式人工智能深度嵌入數(shù)字政府意義重大，但其引發(fā)的全周期數(shù)據(jù)安全風(fēng)險不容忽視。通過解構(gòu)數(shù)據(jù)“收集—處理—存儲—輸出”四階段風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)收集階段存在安全與質(zhì)量隱患，處理階段面臨算法歧視與黑箱挑戰(zhàn)，存儲環(huán)節(jié)有數(shù)據(jù)泄露與歸責(zé)困境，輸出階段則涉及數(shù)據(jù)失真與侵權(quán)風(fēng)險。借鑒歐盟“先監(jiān)管后發(fā)展”和美國“技術(shù)驅(qū)動立法”經(jīng)驗，提出分階規(guī)制框架：收集階段實行分類分級與源頭審查，處理階段強化倫理審查與清單管理，存儲階段構(gòu)建軟硬法協(xié)同標準與公私合作責(zé)任模式，輸出階段引入沙箱監(jiān)管與數(shù)字確權(quán)。以此推動數(shù)字政府建設(shè)，實現(xiàn)科技、風(fēng)險治理與安全法治的協(xié)同共進。

發(fā)表于：7/29/2025

高校數(shù)據(jù)安全治理的模型研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

在分析我國高校數(shù)據(jù)安全面臨的嚴峻挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，提出了以目標為導(dǎo)向、內(nèi)涵式發(fā)展、合理的指標體系、多元協(xié)同和基于業(yè)務(wù)場景的治理思路，通過數(shù)據(jù)安全治理能力、數(shù)據(jù)安全過程、業(yè)務(wù)場景三個維度將數(shù)據(jù)安全治理框架映射至高等教育領(lǐng)域，構(gòu)建了貫穿數(shù)據(jù)生命周期的高校數(shù)據(jù)安全治理模型，指導(dǎo)數(shù)據(jù)高效、有序、可信流通，并建立了管理、技術(shù)、運營為一體的高校數(shù)據(jù)安全治理能力評估體系，支撐模型的應(yīng)用發(fā)展，為提升高校數(shù)據(jù)安全治理水平提供科學(xué)的指引。

發(fā)表于：7/29/2025

工業(yè)大模型賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑與對策[人工智能][工業(yè)自動化]

在全球制造業(yè)加速邁向數(shù)字化、智能化的背景下，工業(yè)大模型作為新一代智能技術(shù)，正成為推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要引擎。通過系統(tǒng)梳理工業(yè)大模型的概念、發(fā)展脈絡(luò)和發(fā)展現(xiàn)狀等基礎(chǔ)理論，提出工業(yè)大模型賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論框架，并詳細闡述工業(yè)大模型在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、運維服務(wù)、經(jīng)營管理和供應(yīng)鏈管理等制造業(yè)典型應(yīng)用場景的賦能作用。針對工業(yè)大模型在深度應(yīng)用過程中所面臨的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)匱乏、工業(yè)場景分布碎片化、工業(yè)應(yīng)用魯棒性欠缺、關(guān)鍵場景風(fēng)險需警惕和計算與系統(tǒng)能力不足等挑戰(zhàn)，進一步探討其賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法路徑，并從政策機制、示范引領(lǐng)、標準體系、自主創(chuàng)新、安全韌性和人才培養(yǎng)等多個維度提出對策建議，以期為工業(yè)大模型驅(qū)動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供有價值的參考和啟示。

發(fā)表于：7/29/2025

基于區(qū)塊鏈的現(xiàn)實世界資產(chǎn)數(shù)字化發(fā)行及交易技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著加密貨幣（Cryptocurrencies）發(fā)行及交易的火爆，其弊端也正日益凸顯——由于沒有現(xiàn)實世界資產(chǎn)的支撐，其價值只存在網(wǎng)絡(luò)上，資產(chǎn)會在短時間造成大量損失，因而現(xiàn)實世界資產(chǎn)（Real-World Assets, RWA）數(shù)字化成為當前關(guān)注的重點。此外如何建立安全有效的發(fā)行交易模型，規(guī)避或降低已知的交易風(fēng)險，是目前研究的難點。通過深入研究當前RWA數(shù)字化存在的兩大發(fā)展路線，指出風(fēng)險的存在是由于其數(shù)字化所建立的物理和數(shù)字空間市場割裂所導(dǎo)致的，據(jù)此提出了一種新的“軌道模型”，并構(gòu)建了其發(fā)行與交易的數(shù)學(xué)模型，解決了傳統(tǒng)RWA數(shù)字化中的并行市場割裂與系統(tǒng)性風(fēng)險問題。

發(fā)表于：7/29/2025

數(shù)據(jù)庫“不敢替”？不存在了！[其他][其他]

作為圈里最早的一批DBA，老顧是O記鐵桿，他的工位里，最醒目的不是家人照片，而是歷代O記認證證書。

發(fā)表于：7/29/2025

基于深度強化學(xué)習(xí)的以太坊 MEV 交易防護與交易排序優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

以太坊交易排序中的最大可提取價值（MEV）問題，使惡意交易者通過操控交易順序獲利，破壞了網(wǎng)絡(luò)公平性并推高Gas費用。為抑制MEV行為和優(yōu)化公平性，同時提升系統(tǒng)效率，提出了一種基于深度 Q 網(wǎng)絡(luò)（DQN）的交易排序優(yōu)化方法。通過設(shè)計合理的狀態(tài)空間、動作空間與獎勵函數(shù)，智能體能夠自主學(xué)習(xí)最優(yōu)排序策略。結(jié)合Geth私有鏈、Flashbots MEV-Explore與Ethereum Mempool數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性驗證了該方法的有效性。實驗結(jié)果表明，DQN排序策略可將MEV提取率降至13%以下，平均Gas費用較傳統(tǒng)策略降低約33.1%，公平性指數(shù)提升至0.78，顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法。同時搭建的閉環(huán)實驗系統(tǒng)為區(qū)塊鏈交易公平性和效率優(yōu)化提供了可行方案。

發(fā)表于：7/28/2025

基于超參數(shù)優(yōu)化和LightGBM算法的DDoS攻擊檢測與分類[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDoS)數(shù)據(jù)流量樣本容量大、數(shù)據(jù)特征多的特點以及檢測分類準確率低的問題，提出了一種基于LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）算法的DDoS攻擊檢測與分類方法。在CICDDoS2019數(shù)據(jù)集預(yù)處理和特征篩選的基礎(chǔ)上，構(gòu)建LightGBM檢測模型和多分類模型。同時在模型預(yù)訓(xùn)練時，采用隨機網(wǎng)格搜索與貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)實現(xiàn)超參數(shù)自動調(diào)優(yōu)。實驗結(jié)果表明，該模型在檢測與分類任務(wù)上能達到98.34%的準確率。該研究為DDoS攻擊提供了一種高效且簡易的檢測與分類思路。

發(fā)表于：7/28/2025

巡檢無人機網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險建模與量化評估研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對巡檢無人機網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險，構(gòu)建評估模型并進行量化評估，為其安全防護提供支持。研究方法上，綜合運用文獻研究、案例分析、理論建模及實驗驗證法，首先識別風(fēng)險，然后結(jié)合層次分析法（AHP）與模糊綜合評價法構(gòu)建風(fēng)險評估模型，同時構(gòu)建量化評估指標體系，明確評估方法與標準。實驗選取不同型號無人機在多種場景測試，收集處理120組數(shù)據(jù)。研究結(jié)果顯示，所構(gòu)建體系在90%以上場景評估結(jié)果與實際相符，能準確評估風(fēng)險。研究結(jié)論為巡檢無人機安全防護提供理論與實踐指導(dǎo)依據(jù)。

發(fā)表于：7/28/2025

民用無人機商用密碼技術(shù)應(yīng)用與安全性評估研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對無人機網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，深入研究了商用密碼技術(shù)在民用無人機網(wǎng)絡(luò)安全防護中的作用，提出了商用密碼應(yīng)用與測試驗證方案。該方案構(gòu)建了無人機系統(tǒng)在實際業(yè)務(wù)環(huán)境中的運行場景，設(shè)計了密碼應(yīng)用驗證流程，對身份認證、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲等環(huán)節(jié)進行了功能及性能測試，對無人機劫持場景進行了對比測試。測試數(shù)據(jù)顯示，應(yīng)用商用密碼后，無人機系統(tǒng)的安全性得到有效提升；加密處理時延對性能影響較小，保證了實時通信性能；國密算法和國際算法性能持平。該研究為無人機密碼應(yīng)用提供了技術(shù)支撐，有利于無人機網(wǎng)絡(luò)安全能力提升。

發(fā)表于：7/28/2025

半導(dǎo)體創(chuàng)新推動能源格局演變的三種方式[人工智能][智能電網(wǎng)]

　　能源格局正在經(jīng)歷迅速且具有歷史意義的變革。到 2030 年，全球可再生能源發(fā)電量預(yù)計將超過 17,000 太瓦時，較 2023 年增長近 90%。顯而易見，可再生能源已不再是遙不可及的夢想；它不僅真實存在，更在持續(xù)發(fā)展壯大?？稍偕茉凑谝?guī)?；l(fā)展，電氣化進程持續(xù)加速，自動化應(yīng)用不斷拓展，而能夠支撐這一演進的半導(dǎo)體技術(shù)至關(guān)重要。

發(fā)表于：7/24/2025

負責(zé)任的賦能技術(shù)實現(xiàn)邊緣AI全面適用[人工智能][汽車電子]

　　當部分人仍在探索AI的應(yīng)用方式時，恩智浦已著眼未來，提出關(guān)鍵問題：如何確保AI以安全、可靠且負責(zé)任的方式運行？通過與技術(shù)、政府及商界精英的合作，使其真正落地，正是負責(zé)任AI（Responsible AI）成為焦點的關(guān)鍵。

發(fā)表于：7/24/2025

多芯粒異構(gòu)集成的雷達探測微系統(tǒng)設(shè)計[模擬設(shè)計][安防電子]

超寬帶探測雷達，因其高分辨率、高抗干擾能力和強穿透性等優(yōu)點而獲得了廣闊的發(fā)展前景及市場。當前生命探測雷達趨于復(fù)雜化，這導(dǎo)致雷達系統(tǒng)體積、重量變大，限制了其在復(fù)雜救援、探測現(xiàn)場的應(yīng)用。系統(tǒng)級封裝技術(shù)（SiP）有效地解決了上述問題，它將多個具有不同類型的電子元器件組裝成為能實現(xiàn)特定功能的單個標準封裝體。與板級設(shè)計相比，實現(xiàn)相同的功能，SiP只需要占據(jù)PCB面積的10%~40%，功耗的70%~80%左右?；谖⑾到y(tǒng)方案設(shè)計了一套小型化生命探測雷達系統(tǒng)，實現(xiàn)了較好的便攜性，為各類儀器小型化設(shè)計提供了解決方案。

發(fā)表于：7/24/2025

基于雙鎖相環(huán)的高分辨率步進頻探地雷達設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

步進頻探地雷達（Ground Penetrating Radar，GPR）因其寬帶寬的優(yōu)勢在淺表層高分辨率探測中得到了廣泛的發(fā)展和應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的步進頻GPR硬件實現(xiàn)較為陳舊，無法同時滿足高分辨率、小體積、低成本、穩(wěn)定可靠和使用靈活的現(xiàn)代化要求。針對上述要求，設(shè)計了雙鎖相環(huán)發(fā)射機和數(shù)字固定中頻結(jié)構(gòu)接收機，實現(xiàn)了一套新型的高分辨率步進頻GPR硬件系統(tǒng)。為解決超寬帶步進頻率信號諧波干擾問題，設(shè)計了新型的帶通濾波器組。多組環(huán)回和實地探測實驗的結(jié)果表明，該系統(tǒng)分辨率優(yōu)于5 cm，探測深度至少2.5 m，能夠滿足現(xiàn)代GPR的多重要求，為步進頻GPR硬件的研發(fā)提供了有價值的參考。

發(fā)表于：7/24/2025

基于FMEA的多電力設(shè)備故障預(yù)測維護算法[模擬設(shè)計][智能電網(wǎng)]

針對大型電廠多個異常運行開關(guān)柜的維修問題，當前維護方案往往忽視了設(shè)備內(nèi)部復(fù)雜部件間緊密相連的相互作用，這對于包含各種運動和固定的零部件的開關(guān)柜而言，其適用性顯得尤為不足。鑒于此，提出了一種預(yù)測性維修調(diào)度策略，此方法旨在雙重目標下尋求最佳平衡點。首先，采用FMEA技術(shù)，得出更為貼近實際的失效概率預(yù)測。隨后，設(shè)計了一套綜合風(fēng)險評估體系，該體系不僅考慮了開關(guān)設(shè)備故障可能給電網(wǎng)帶來的損失，還全面評估了維護活動所伴隨的成本與效益。為驗證該方法的實效性，選取一個10千伏變電站作為研究案例，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)的基于時間間隔的維護策略，提出的方法在成本效率上實現(xiàn)了36%的顯著提升。

發(fā)表于：7/24/2025