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數(shù)字經(jīng)濟(jì)下平臺(tái)數(shù)據(jù)壟斷合規(guī)的理?yè)?jù)與路徑[其他][其他]

數(shù)據(jù)要素的非競(jìng)爭(zhēng)性、非排他性因平臺(tái)壟斷意圖逐漸異化，并誘發(fā)算法共謀、大數(shù)據(jù)殺熟、平臺(tái)扼殺式并購(gòu)等反競(jìng)爭(zhēng)行為?；诰S護(hù)數(shù)據(jù)市場(chǎng)交易秩序的現(xiàn)實(shí)需要、競(jìng)爭(zhēng)倡導(dǎo)理論的法理支撐以及域外數(shù)據(jù)合規(guī)監(jiān)管的經(jīng)驗(yàn)參考，平臺(tái)數(shù)據(jù)壟斷合規(guī)具有適用的可行性與必要性。然而，平臺(tái)數(shù)據(jù)壟斷合規(guī)往往因頂層規(guī)范缺失、規(guī)則模糊以及監(jiān)管機(jī)制弱化等無(wú)法實(shí)現(xiàn)預(yù)期效果。對(duì)此，應(yīng)細(xì)化“數(shù)據(jù)反壟斷合規(guī)指南”的設(shè)計(jì)邏輯指引合規(guī)，區(qū)分不同類型數(shù)據(jù)權(quán)屬以明確數(shù)據(jù)流通規(guī)則，依據(jù)數(shù)據(jù)流通的不同環(huán)節(jié)形塑數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)合規(guī)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，銜接事前監(jiān)管與事后監(jiān)管理念促進(jìn)監(jiān)管理念革新，并依托人工智能算法技術(shù)賦能監(jiān)管方式轉(zhuǎn)型。

發(fā)表于：7/29/2024

基于條件設(shè)置的主數(shù)據(jù)編碼規(guī)則應(yīng)用與研究[其他][其他]

發(fā)表于：7/29/2024

基于Word2Vec和LDA主題模型的中國(guó)省級(jí)五年規(guī)劃“文化政策”文本研究[其他][其他]

運(yùn)用Word2Vec和LDA相結(jié)合的主題模型分析技術(shù)，對(duì)我國(guó)31個(gè)省份三個(gè)時(shí)期五年規(guī)劃文本中文化政策部分進(jìn)行主題識(shí)別，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度進(jìn)行“文化政策”主題挖掘和演化分析。研究發(fā)現(xiàn)，“文化政策”主題在發(fā)展趨勢(shì)、重點(diǎn)轉(zhuǎn)移、政策導(dǎo)向、技術(shù)應(yīng)用等方面隨時(shí)間推移呈現(xiàn)不同演化趨勢(shì)；四大區(qū)域受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、文化資源稟賦、政策導(dǎo)向影響，在企業(yè)角色強(qiáng)調(diào)程度、地區(qū)特色旅游發(fā)展以及國(guó)家級(jí)項(xiàng)目和競(jìng)爭(zhēng)力方面存在地域差異。

發(fā)表于：7/29/2024

俄羅斯人工智能監(jiān)管政策分析：框架、特征及啟示[人工智能][信息安全]

ChatGPT、Sora等大模型的出現(xiàn)，再次凸顯人工智能技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)、文化等領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響，與此同時(shí)，其所帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題更令人擔(dān)憂，全球主要國(guó)家和地區(qū)也均將人工智能監(jiān)管問(wèn)題納入國(guó)家安全總體戰(zhàn)略。以俄羅斯人工智能監(jiān)管政策為研究對(duì)象，對(duì)近年來(lái)俄羅斯人工智能監(jiān)管現(xiàn)狀進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上以第123-FZ號(hào)聯(lián)邦法與第258-FZ號(hào)聯(lián)邦法為核心構(gòu)建人工智能監(jiān)管框架，并總結(jié)其監(jiān)管特征。研究結(jié)果表明俄羅斯對(duì)于人工智能監(jiān)管已形成以主體層、機(jī)構(gòu)層、制度層為基礎(chǔ)的監(jiān)管框架；俄羅斯人工智能統(tǒng)籌自我監(jiān)管和共同監(jiān)管協(xié)同作用，以刺激作為監(jiān)管的基礎(chǔ)，積極推進(jìn)多行業(yè)監(jiān)管；隨著ChatGPT、Sora等應(yīng)用的涌現(xiàn)，俄羅斯對(duì)于人工智能的監(jiān)管框架正在不斷完善。

發(fā)表于：7/29/2024

基于Boosting集成學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)URL檢測(cè)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，網(wǎng)站數(shù)量不斷增長(zhǎng)，URL作為訪問(wèn)網(wǎng)站的唯一入口，成為Web攻擊的重點(diǎn)對(duì)象。傳統(tǒng)的URL檢測(cè)方式主要是針對(duì)惡意URL，主要方法是基于特征值和黑白名單，容易產(chǎn)生漏報(bào)，且對(duì)于復(fù)雜URL的檢測(cè)能力不足。為解決上述問(wèn)題，基于集成學(xué)習(xí)中的Boosting思想，提出一種針對(duì)業(yè)務(wù)訪問(wèn)的風(fēng)險(xiǎn)URL檢測(cè)的混合模型。該模型前期將URL作為字符串，使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分詞及向量化，然后采用分步建模法的思想，首先利用GBDT算法構(gòu)建二分類模型，判斷URL是否存在風(fēng)險(xiǎn)，接著將風(fēng)險(xiǎn)URL原始字符串輸入到多分類模型中，利用XGBoost算法對(duì)其進(jìn)行多分類判定，明確風(fēng)險(xiǎn)URL的具體風(fēng)險(xiǎn)類型，為安全分析人員提供參考。在模型構(gòu)建過(guò)程中不斷進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，并采用AUC值和F1值分別對(duì)二分類模型和多分類模型進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估結(jié)果顯示二分類模型的AUC值為98.91%，多分類模型的F1值為0.993，效果較好。將其應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中，與現(xiàn)有檢測(cè)手段進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)模型的檢出率高于現(xiàn)有WAF和APT安全設(shè)備，其檢測(cè)結(jié)果彌補(bǔ)了現(xiàn)有檢測(cè)手段的漏報(bào)。

發(fā)表于：7/29/2024

基于交易時(shí)間衰減的以太坊惡意地址檢測(cè)方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

提出Trans-TAN模型，用于以太坊上的交易流向圖中關(guān)聯(lián)惡意地址的檢測(cè)任務(wù)，模型改進(jìn)基于Transformer模型的自注意力機(jī)制，根據(jù)以太坊地址的交易特點(diǎn)并受到牛頓冷卻定理的啟發(fā)，引入隨時(shí)間交易的時(shí)間間隔衰減因素，同時(shí)融合以太坊地址間的相似度因素和交易金額因素。基于以上三方面，通過(guò)牛頓冷卻定理的常微分方程解形式構(gòu)建的地址關(guān)聯(lián)矩陣，從而改進(jìn)原有的自注意力矩陣。實(shí)驗(yàn)證明，Trans-TAN模型能夠有效捕捉以太坊交易流向圖過(guò)程中惡意節(jié)點(diǎn)地址的特征，在測(cè)試集中精準(zhǔn)率 (Precision)、召回率(Recall)和F1指標(biāo)優(yōu)于傳統(tǒng)的檢測(cè)模型。

發(fā)表于：7/29/2024

一種基于DNS的零信任增強(qiáng)認(rèn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)當(dāng)前大量HTTPS應(yīng)用復(fù)用證書(shū)存在安全風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，借鑒了零信任模型中安全策略動(dòng)態(tài)授權(quán)的思路，提出了一種基于現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施DNS來(lái)擴(kuò)展增強(qiáng)認(rèn)證功能的方案，通過(guò)在現(xiàn)有DNS權(quán)威服務(wù)器上額外配置增強(qiáng)的認(rèn)證信息來(lái)對(duì)HTTPS訪問(wèn)請(qǐng)求進(jìn)行動(dòng)態(tài)認(rèn)證，從而能實(shí)時(shí)驗(yàn)證當(dāng)前HTTPS證書(shū)的安全狀態(tài)。該方案通過(guò)可信易得的DNS基礎(chǔ)設(shè)施解決了當(dāng)前普遍存在的HTTPS證書(shū)復(fù)用帶來(lái)的安全問(wèn)題，是一種靈活高效并且可擴(kuò)展的零信任安全增強(qiáng)認(rèn)證架構(gòu)。

發(fā)表于：7/29/2024

基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的工控協(xié)議模糊測(cè)試研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

傳統(tǒng)模糊測(cè)試依賴專家經(jīng)驗(yàn)和協(xié)議規(guī)范，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型結(jié)構(gòu)，面對(duì)不同的ICPs(Industrial Control Protocols)有效性差，缺乏通用有效的模糊測(cè)試方法。針對(duì)上述問(wèn)題，提出一種基于WGAN-GP(Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty)的ICP模糊測(cè)試方法，結(jié)合統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型N-gram修正訓(xùn)練結(jié)果，并構(gòu)建了面向多種ICPs的通用模糊測(cè)試框架GPFuzz。在油氣集輸全流程工業(yè)攻防靶場(chǎng)中對(duì)3種常見(jiàn)工控協(xié)議(Modbus/TCP，Ethernet/IP，S7comm)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該框架生成的測(cè)試用例具有多樣性，在接受率和異常觸發(fā)指標(biāo)上優(yōu)于其他模糊測(cè)試方法，為ICS提供一種高效、通用的安全性評(píng)估方法，提升系統(tǒng)整體的安全性。

發(fā)表于：7/29/2024

云化工業(yè)軟件安全風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對(duì)策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展，云化工業(yè)軟件已成為推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，但也面臨越來(lái)越復(fù)雜的安全風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，并已受到廣泛重視。云化工業(yè)軟件的安全風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自技術(shù)層面、信息通信層面、業(yè)務(wù)管理層面和外部約束層面，具體包括技術(shù)與架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)與訪問(wèn)控制、人員與流程及法律與合規(guī)性四個(gè)方面。在對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出在云化工業(yè)軟件全生命周期管理中引入內(nèi)生安全方法的應(yīng)對(duì)策略，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和數(shù)據(jù)的安全可靠。同時(shí)，研究論述了云化工業(yè)軟件內(nèi)生安全管理體系的建設(shè)要點(diǎn)和主要特征，為云化工業(yè)軟件的安全風(fēng)險(xiǎn)管理提供了具體路徑。

發(fā)表于：7/29/2024

我國(guó)數(shù)據(jù)要素交易市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀與未來(lái)趨勢(shì)[其他][信息安全]

數(shù)據(jù)是國(guó)家重要的新型生產(chǎn)要素和基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、國(guó)家創(chuàng)新發(fā)展的新動(dòng)力。數(shù)據(jù)流通交易可以最大化激發(fā)數(shù)據(jù)要素價(jià)值潛能，提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力。我國(guó)有著發(fā)展數(shù)據(jù)要素交易市場(chǎng)的良好基礎(chǔ)條件，全國(guó)各省市也掀起了新一輪的數(shù)據(jù)要素交易市場(chǎng)建設(shè)進(jìn)程。在總結(jié)美國(guó)、歐盟等世界主要經(jīng)濟(jì)體在數(shù)據(jù)要素交易市場(chǎng)建設(shè)措施和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，分析我國(guó)及主要省市數(shù)據(jù)要素交易市場(chǎng)建設(shè)的總體情況與實(shí)踐特點(diǎn)，提出我國(guó)數(shù)據(jù)要素交易市場(chǎng)發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)。

發(fā)表于：7/29/2024

基于云原生的航天發(fā)射一體化指揮顯示系統(tǒng)數(shù)據(jù)引擎設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

針對(duì)航天發(fā)射領(lǐng)域多種類與多任務(wù)并行的發(fā)展趨勢(shì)，剖析了現(xiàn)行指揮顯示系統(tǒng)數(shù)據(jù)引擎軟件架構(gòu)的局限，通過(guò)構(gòu)建多級(jí)緩存，優(yōu)化Flink任務(wù)調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)了基于云原生的數(shù)據(jù)處理機(jī)制和數(shù)據(jù)引擎系統(tǒng)。系統(tǒng)采用微服務(wù)架構(gòu)，以容器技術(shù)打包并布設(shè)了面向航天領(lǐng)域的數(shù)據(jù)接入、分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)多級(jí)緩存等核心模塊，有效緩解了系統(tǒng)運(yùn)行壓力，提高了數(shù)據(jù)處理與任務(wù)態(tài)勢(shì)信息獲取的時(shí)效性，為數(shù)據(jù)可視化與輔助判決提供了更加全面精確的數(shù)據(jù)支撐。在整體開(kāi)發(fā)運(yùn)維流程上融入DevSecOps思想，支持快速開(kāi)發(fā)、部署和交付，為下一代指揮顯示系統(tǒng)的研發(fā)提供了參考。

發(fā)表于：7/26/2024

一種基于AOP模塊相控陣的星載三模寬帶圓極化天線[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于Ka頻段星載相控陣的低成本、寬覆蓋、高可靠性的圓極化天線陣元，該陣元通過(guò)BGA植球直接與射頻前端實(shí)現(xiàn)互連，具有差損小、重量輕、成本低的特點(diǎn)，同時(shí)基于特征模分析，通過(guò)單層微帶的超表面設(shè)計(jì)激勵(lì)起三模圓極化輻射有效地拓展了帶寬，克服常規(guī)單層微帶天線帶寬窄的缺點(diǎn)，降低太空高低溫環(huán)境下天線分層失效的風(fēng)險(xiǎn)，解決現(xiàn)有星載毫米波相控陣陣元低剖面、寬帶工作問(wèn)題。以4個(gè)該陣元為一組2×2順序旋組陣，進(jìn)一步拓展了陣列天線的工作帶寬和軸比帶寬，實(shí)測(cè)了掃描±50°在28~31 GHz軸比小于3 dB，增益曲線隨頻率保持不變，非常適合在星載Ka頻段通信系統(tǒng)應(yīng)用。

發(fā)表于：7/26/2024

遙感衛(wèi)星地面站12米口徑天線Ka頻段G/T值測(cè)試方法綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

Ka頻段G/T值是遙感衛(wèi)星地面站12米口徑天線最重要的指標(biāo)之一，其測(cè)試方法與遙感站目前常用的X頻段測(cè)試方法相比，適用條件更加嚴(yán)苛，因此如何選取最佳的測(cè)試方法成為本文研究的主要內(nèi)容。首先介紹了Ka頻段12米口徑天線特點(diǎn)；然后分別論述了分段測(cè)試法、信標(biāo)法、比較法和射電源法的原理及其優(yōu)缺點(diǎn)，并提出了Ka頻段對(duì)月測(cè)試的這一最方便簡(jiǎn)潔的測(cè)試方法及其修正系數(shù)的研究方向；最后通過(guò)實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，給出Ka頻段G/T值測(cè)試方法選取建議，為工程師現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試提供了科學(xué)的指導(dǎo)和參考。

發(fā)表于：7/26/2024

基于JESD204B接口的波形產(chǎn)生FPGA設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

提出了一種基于JESD204B接口的波形產(chǎn)生的FPGA設(shè)計(jì)方案，該設(shè)計(jì)主要由FPGA、DAC、DDR3以及網(wǎng)口芯片組成，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生雙通道、頻率范圍為2 GHz～3.5 GHz的中頻信號(hào)。FPGA與DAC由高速串行接口JESD204B進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)雙通道的波形產(chǎn)生、數(shù)字上變頻及數(shù)模轉(zhuǎn)換，網(wǎng)口芯片與DDR3用于傳輸和存儲(chǔ)一些特殊數(shù)字波形。詳細(xì)介紹了JESD204B接口時(shí)鐘同步、DDS信號(hào)發(fā)生器、數(shù)字波形接收、緩存和發(fā)送等關(guān)鍵功能的設(shè)計(jì)。最后通過(guò)頻譜分析儀抓捕DAC輸出的中頻信號(hào)驗(yàn)證了FPGA設(shè)計(jì)的可靠性。

發(fā)表于：7/26/2024

GNSS與多傳感器集成的尾礦庫(kù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

尾礦庫(kù)發(fā)生災(zāi)害造成人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失較大，如何對(duì)尾礦庫(kù)施行監(jiān)測(cè)已經(jīng)成為世界范圍內(nèi)討論的問(wèn)題。使用搭載i.MX6ULL處理器的Linux系統(tǒng)進(jìn)行嵌入式開(kāi)發(fā)，通過(guò)對(duì)嵌入式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、云服務(wù)器后臺(tái)程序和用戶端遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)程序三部分設(shè)計(jì)，完成了一種GNSS與多傳感器集成的尾礦庫(kù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有GNSS高精度位移、雨量、傾斜、孔隙壓力和水位的數(shù)據(jù)采集，云平臺(tái)數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)，用戶遠(yuǎn)程控制與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的功能。通過(guò)進(jìn)行實(shí)地模擬實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、可靠性高、各傳感器精度達(dá)到規(guī)范要求，滿足對(duì)尾礦庫(kù)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)的需求。

發(fā)表于：7/26/2024