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勘探開發數據標準展示工具的設計與實現[其他][其他]

立足于勘探開發數據標準的業務特性及其應用場景，設計了一款數據標準展示工具,并基于Spring Boot開發框架和Vue框架分別實現后端和前端的工具開發工作。該工具具備多項功能，包括數據標準規范文檔的分冊展示、勘探開發業務流程展示，以及勘探開發業務數據標準規范和主數據標準規范的可視化呈現。用戶通過該工具，可按照不同的業務層級、業務活動、數據集及其相互之間的關聯關系進行直觀的圖形化瀏覽和查看。結合勘探開發業務特點和業務流程，通過數據標準的可視化展示，該工具極大地增強了數據標準的共享性和可理解性，從而促進了數據標準在企業內部的有效溝通和應用，為勘探開發數據治理工作提供了堅實的基礎，助力勘探開發數據管理整體效率和質量的提升，同時為數據驅動決策和業務優化提供了有力支持。

發表于：7/29/2025 4:33:51 PM

風險等級化視角下行政算法的差序化公開[其他][其他]

當從行政法秉持的行政公開性立場對行政算法予以關注并對其透明度規制進行制度性回應時，與其追求一個難以普遍適用的單一路徑，不如采用“差序化”監管的理念，順應自動化行政中算法的不同特點，在方法論上放棄統一適用的公開路徑，轉而透過對實踐的總結和歸類，以算法對權利的實質影響程度為標準，抽象出算法介入自動化行政的不同風險等級，并對其適配相應的公開要求，明確其公開程度與具體的公開方式，最大程度上規避自動化行政中算法實質風險的不確定性與法律規范所追求的普遍適用性之間的矛盾。

發表于：7/29/2025 4:02:16 PM

犯罪恐懼感對隱私讓渡意愿的影響研究[模擬設計][工業自動化]

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險。為了促進數據私益和公益的平衡，基于2023年中國犯罪被害調查數據，圍繞隱私權衡行為的影響因素展開實證研究。結果表明，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，利用數據價值的同時規避隱私泄露風險，確保始終將群眾作為受益者。

發表于：7/29/2025 3:33:16 PM

生成式人工智能嵌入數字政府的數據安全風險及其法律規制[人工智能][信息安全]

生成式人工智能深度嵌入數字政府意義重大，但其引發的全周期數據安全風險不容忽視。通過解構數據“收集—處理—存儲—輸出”四階段風險，發現收集階段存在安全與質量隱患，處理階段面臨算法歧視與黑箱挑戰，存儲環節有數據泄露與歸責困境，輸出階段則涉及數據失真與侵權風險。借鑒歐盟“先監管后發展”和美國“技術驅動立法”經驗，提出分階規制框架：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，存儲階段構建軟硬法協同標準與公私合作責任模式，輸出階段引入沙箱監管與數字確權。以此推動數字政府建設，實現科技、風險治理與安全法治的協同共進。

發表于：7/29/2025 3:22:15 PM

高校數據安全治理的模型研究[模擬設計][工業自動化]

在分析我國高校數據安全面臨的嚴峻挑戰的基礎上，提出了以目標為導向、內涵式發展、合理的指標體系、多元協同和基于業務場景的治理思路，通過數據安全治理能力、數據安全過程、業務場景三個維度將數據安全治理框架映射至高等教育領域，構建了貫穿數據生命周期的高校數據安全治理模型，指導數據高效、有序、可信流通，并建立了管理、技術、運營為一體的高校數據安全治理能力評估體系，支撐模型的應用發展，為提升高校數據安全治理水平提供科學的指引。

發表于：7/29/2025 3:10:14 PM

工業大模型賦能制造業數字化轉型的路徑與對策[人工智能][工業自動化]

在全球制造業加速邁向數字化、智能化的背景下，工業大模型作為新一代智能技術，正成為推動制造業數字化轉型的重要引擎。通過系統梳理工業大模型的概念、發展脈絡和發展現狀等基礎理論，提出工業大模型賦能制造業數字化轉型的理論框架，并詳細闡述工業大模型在研發設計、生產制造、運維服務、經營管理和供應鏈管理等制造業典型應用場景的賦能作用。針對工業大模型在深度應用過程中所面臨的高質量訓練數據匱乏、工業場景分布碎片化、工業應用魯棒性欠缺、關鍵場景風險需警惕和計算與系統能力不足等挑戰，進一步探討其賦能制造業數字化轉型的方法路徑，并從政策機制、示范引領、標準體系、自主創新、安全韌性和人才培養等多個維度提出對策建議，以期為工業大模型驅動制造業高質量發展提供有價值的參考和啟示。

發表于：7/29/2025 2:57:12 PM

基于區塊鏈的現實世界資產數字化發行及交易技術研究[通信與網絡][信息安全]

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

發表于：7/29/2025 2:44:11 PM

基于深度強化學習的以太坊 MEV 交易防護與交易排序優化[通信與網絡][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，破壞了網絡公平性并推高Gas費用。為抑制MEV行為和優化公平性，同時提升系統效率，提出了一種基于深度 Q 網絡（DQN）的交易排序優化方法。通過設計合理的狀態空間、動作空間與獎勵函數，智能體能夠自主學習最優排序策略。結合Geth私有鏈、Flashbots MEV-Explore與Ethereum Mempool數據，系統性驗證了該方法的有效性。實驗結果表明，DQN排序策略可將MEV提取率降至13%以下，平均Gas費用較傳統策略降低約33.1%，公平性指數提升至0.78，顯著優于現有方法。同時搭建的閉環實驗系統為區塊鏈交易公平性和效率優化提供了可行方案。

發表于：7/28/2025 5:23:26 PM

基于超參數優化和LightGBM算法的DDoS攻擊檢測與分類[通信與網絡][信息安全]

針對分布式拒絕服務攻擊(DDoS)數據流量樣本容量大、數據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數據集預處理和特征篩選的基礎上，構建LightGBM檢測模型和多分類模型。同時在模型預訓練時，采用隨機網格搜索與貝葉斯超參數優化技術實現超參數自動調優。實驗結果表明，該模型在檢測與分類任務上能達到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。

發表于：7/28/2025 5:10:09 PM

巡檢無人機網絡安全風險建模與量化評估研究[通信與網絡][信息安全]

針對巡檢無人機網絡安全風險，構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，首先識別風險，然后結合層次分析法（AHP）與模糊綜合評價法構建風險評估模型，同時構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組數據。研究結果顯示，所構建體系在90%以上場景評估結果與實際相符，能準確評估風險。研究結論為巡檢無人機安全防護提供理論與實踐指導依據。

發表于：7/28/2025 4:57:09 PM