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數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權登記對象研究[其他][信息安全]

數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權登記制度正處于探索建設階段，從北京等四地公布的相關文件來看，四地方數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權登記的對象在試點層面存在著定義與要件不一致、具體登記內(nèi)容存在差別、不予登記的情形不統(tǒng)一的實施現(xiàn)狀。從既有知識產(chǎn)權制度的數(shù)據(jù)保護模式和我國數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權登記制度來看，數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權登記對象的要求仍然是對知識產(chǎn)權和競爭法規(guī)則的反映。數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權登記對象不應該局限于商業(yè)數(shù)據(jù)，且不以數(shù)據(jù)規(guī)模為條件，而應當具備價值性、固定性、處理性等要件，數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權制度需要以明確登記對象為核心，從法律完善、規(guī)范適用、平臺建設和配套制度等層面加以完善。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:11 PM

網(wǎng)絡犯罪抽樣取證的實踐困境與完善[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

信息網(wǎng)絡時代，網(wǎng)絡犯罪的海量證據(jù)引發(fā)證明困難的司法困境，抽樣取證規(guī)則為化解網(wǎng)絡犯罪海量證據(jù)取證困境提供了有益探索。然而抽樣取證在實踐中仍存在取證標準不明晰、取證程序設計不足、取證范圍寬泛、被追訴人權利保障不健全等困境。對此，需要明確抽樣取證的標準；程序設計上，需要從主體權限、審批程序、構建類型化抽樣方法體系、非法抽樣證據(jù)排除角度進行完善；同時需要對抽樣取證的案件范圍、證據(jù)范圍、程序范圍進行必要限縮；最后需要從知情權、參與權、異議權等角度加強被追訴人救濟權保障。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:10 PM

從失范到規(guī)范：生成式人工智能的監(jiān)管框架革新[人工智能][信息安全]

生成式人工智能在技術變革下引發(fā)的失范性風險，對既有人工智能監(jiān)管框架提出了挑戰(zhàn)。從底層技術機理出發(fā)，可知當前生成式人工智能呈現(xiàn)出“基礎模型-專業(yè)模型-服務應用”的分層業(yè)態(tài)，分別面臨算法監(jiān)管工具失靈、訓練數(shù)據(jù)侵權風險加劇、各層級間法律定位不明、責任界限劃分不清等監(jiān)管挑戰(zhàn)。為此需以分層監(jiān)管為邏輯內(nèi)核，對我國既有人工智能監(jiān)管框架進行革新。在監(jiān)管方式上應善用提示工程、機器遺忘等科技監(jiān)管工具；在責任劃定上應進行主體拆解與分層回溯，從而規(guī)范“基礎模型-專業(yè)模型-服務應用”的分層監(jiān)管框架，以期實現(xiàn)有效監(jiān)管，促進生成式人工智能的高質量發(fā)展。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:09 PM

基于生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡的流量生成方法研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

網(wǎng)絡仿真中的流量生成對于確保仿真效果至關重要。目前常見的網(wǎng)絡流量生成器通常基于某種隨機模型，生成的流量只能服從指定的隨機分布。實際網(wǎng)絡中的隨機模型往往難以確定，導致現(xiàn)有模型對真實網(wǎng)絡流量的仿真有一定的偏差。為了解決這些問題，提出了基于生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡的時空相關流量生成模型；對網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)改進了其編碼方式，并使用 Z-score 處理流量數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)趨于標準正態(tài)分布；提出了一種網(wǎng)絡流量時空相關性的度量方法。實驗結果表明，相較于現(xiàn)有的基線生成方式，所提出的方法在真實性和相關性的度量上平均提高了9%。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:00 PM

高校數(shù)據(jù)分類分級策略的探討與實踐[其他][信息安全]

隨著教育信息化的深度推進，高校數(shù)據(jù)業(yè)務越來越深入師生工作生活，數(shù)據(jù)安全與個人信息安全問題隨之日益突出。通過分析高校數(shù)據(jù)特點，結合高校數(shù)據(jù)實際，提出一套切實可行的分類分級策略，并提出針對不同分級數(shù)據(jù)采取的數(shù)據(jù)保護方案，旨在保障高校數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:00 PM

企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級自動化路徑研究[其他][信息安全]

數(shù)據(jù)分類分級自動化是提升企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級效率、促進數(shù)據(jù)安全管理的重要手段。目前，針對數(shù)據(jù)分類分級自動化路徑的研究還相對較少。結合數(shù)據(jù)分類分級工作流程，總結企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級面臨的主要問題挑戰(zhàn)，對數(shù)據(jù)探測、數(shù)據(jù)預處理、敏感數(shù)據(jù)識別、分類分級打標等典型自動化技術進行分析，提出了企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級自動化的框架和路徑，為企業(yè)更加高效有序地開展數(shù)據(jù)分類分級自動化工作提供有效借鑒。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:00 PM

基于EtherCAT總線的Modbus-RTU主站網(wǎng)關設計[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

EtherCAT在國內(nèi)工控領域被廣泛應用，國內(nèi)許多工業(yè)現(xiàn)場采用EtherCAT總線作為控制系統(tǒng)總線。Modbus也是一種標準開放的通信協(xié)議，許多儀器儀表、傳感器、變頻器支持Modbus協(xié)議，作為Modbus從設備被大量地應用于工控現(xiàn)場。為了解決工控現(xiàn)場EtherCAT總線與Modbus設備通信問題，設計了一種基于EtherCAT總線的Modbus-RTU主站網(wǎng)關模塊，實現(xiàn)EtherCAT總線與Modbus協(xié)議的轉化。該模塊對外支持2路RJ45接口和1路DB9接口，其中RJ45接口支持EtherCAT協(xié)議，DB9接口支持Modbus-RTU主協(xié)議。模塊通過2路RJ45接口靈活應用于EtherCAT網(wǎng)絡中，可以配置鏈型和環(huán)型拓撲結構。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:00 PM

一種多機制融合的可信網(wǎng)絡探測認證技術[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

為了在確保網(wǎng)絡拓撲信息安全的同時，保留網(wǎng)絡的靈活性和可調性，提出了一種多機制融合的可信探測認證技術，旨在對類Traceroute的拓撲探測流量進行認證。該技術通過基于IP地址的可信認證、基于令牌的可信認證以及基于哈希鏈的可信認證三種機制融合，實現(xiàn)了效率與安全的平衡。通過這種方法，網(wǎng)絡管理員可以在不阻斷合法拓撲探測的前提下，保護網(wǎng)絡拓撲信息。開發(fā)了一種支持該技術的拓撲探測工具，并利用Netfilter技術在Linux主機上實現(xiàn)了該技術。實驗結果表明，該技術能夠有效識別可信探測，其延遲相比傳統(tǒng)Traceroute略有提升。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:00 PM

基于蜜罐的新能源工控協(xié)議模糊識別分析[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

新能源行業(yè)是國家可再生能源發(fā)展的重要領域，在新能源工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡安全研究中需要快速確認工控協(xié)議存在的缺陷。分析了新能源風電工業(yè)控制系統(tǒng)存在的安全風險問題，實現(xiàn)了基于蜜罐輕量級部署Modbus協(xié)議，使用模糊測試的方法對協(xié)議的安全屬性快速測試并進行分析。該研究對新能源工控協(xié)議安全發(fā)展有重要研究意義。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:00 PM

圖結構下基于通信模式匹配的物聯(lián)網(wǎng)異常流量檢測方法[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用帶來了新的安全風險，為了在不干擾系統(tǒng)正常運行的前提下實時洞察網(wǎng)絡的異常狀態(tài)，基于流量的異常檢測方案應運而生，然而當前檢測方案普遍存在通用性欠缺、攻擊樣本依賴性強的問題?；诖?，依據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運行的物理限制與領域規(guī)范，創(chuàng)新性地提出了一種圖結構下基于通信模式匹配的物聯(lián)網(wǎng)異常流量檢測方法，在通信圖構建的基礎上利用子圖挖掘、同構子圖發(fā)現(xiàn)等算法分析表征物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中固定、周期、自動運轉的通信模式來構建檢測基準，并利用社區(qū)檢測算法高效、精準地發(fā)現(xiàn)實時流量中存在的異常數(shù)據(jù)。在BoT-IoT和IoT-23數(shù)據(jù)集上從不同數(shù)據(jù)集上的效果對比、不同檢測方案的效果對比以及不同時間窗口下的實時檢測效率三個方面對方案進行了評估，99%的檢測準確率和秒級的實時檢測時間充分證明了本方案的高效性和可用性。

發(fā)表于：7/2/2024 2:14:00 PM