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网络安全等级保护制度下的数据安全研究[其他][信息安全]

通过深度剖析网络安全和数据安全的内在联系，探讨将数据安全保护纳入网络安全等级保护工作流程的必要性与可行性，提出具体的工作步骤与实施过程。在落实等级保护的基础上，有序推进数据安全保护，快速、有效、体系化地开展数据安全保护工作，实现网络基础设施安全和上层业务数据安全一体的真正数据安全。

發(fā)表于：2024/2/29 下午4:13:00

基于隐私计算技术的数据安全共享交互框架[其他][信息安全]

隐私计算作为一种数据安全交互解决手段，是由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，参与方可以在不泄露各自数据的前提下通过协作对数据进行联合机器学习和分析，隐私计算可实现“数据可用不可见”“数据不动模型动”，具备强化数据安全合规性、确保隐私数据不泄露的能力，可以说是现阶段数据安全交互与敏感信息保护的“最优解”。围绕数据安全共享与协同应用，提出基于隐私计算技术的共享交互框架设计方案，结合业务实际分别给出技术架构和逻辑架构设计，分析关键技术和利弊，为数据的安全交互和开发利用提供解决思路。

發(fā)表于：2024/2/29 下午4:13:00

生成式大模型的数据安全风险与法律治理[其他][信息安全]

生成式大模型具有广泛的应用前景。大模型的训练和运行均需要海量数据的支撑，极有可能引发数据安全风险。认知风险是化解风险的前提，需要从静态、动态两个视角建立起大模型应用数据安全风险的认知体系。结合欧盟、美国等大模型的治理经验，针对我国大模型数据安全风险治理存在的不足，建议建立基于数据安全风险的分类监管路径、完善基于大模型运行全过程的数据安全责任制度、探索基于包容审慎监管的创新监管机制，为实现大模型应用的可信未来提供充分的法治保障。

發(fā)表于：2024/2/29 下午4:13:00

融合协议信息的TOR匿名网络流量识别方法[其他][信息安全]

TOR（The Onion Router）匿名网络流量识别是一项重要的加密流量检测任务，随着TOR混淆模式的迭代更新，引入OBFS4(ObjectBased File System4)混淆协议后对TOR的检测较为困难。详细研究了TOR行为和混淆协议特性，将关键行为特征与OBFS4混淆协议特征进行融合，增强了面向混淆协议的TOR流量的检出能力。另外构造了包含浏览网页、视频直播、聊天等多业务数据集进行实验。结果显示，该研究方法在基于OBFS4混淆协议的TOR流量检测任务上效果显著，其中lightGBM模型检测效果最佳，在融合协议特征的方法下准确率达到9889%。同时该方法面向不同版本的TOR流量开展复测，在不同版本的TOR流量检测任务中准确率均高于97%。

發(fā)表于：2024/2/29 下午4:13:00

基于梯度优化的大语言模型后门识别探究[其他][信息安全]

随着大语言模型的流行并且应用在越来越多的领域，大语言模型的安全问题也随之而来。通常训练大语言模型对数据集以及计算资源有着极为苛刻的要求，所以有使用需求的用户大部分都直接利用网络上开源的数据集以及模型，这给后门攻击提供了绝佳的温室。后门攻击是指用户在模型中输入正常数据时模型表现像没有注入后门时一样正常，但当输入带有后门触发器的数据时模型输出异常。防止后门攻击的有效方法就是进行后门识别。目前基于梯度的优化方法是比较常用的，但使用这些方法时内部影响因子的设定对识别效果具有一定影响。文章就词令牌数量、最邻近数量、噪声大小进行了实验测量和作用机制的分析，以便为后续使用这些方法的研究者提供参考。

發(fā)表于：2024/2/29 下午4:13:00

基于黑盒测试框架的深度学习模型版权保护方法[人工智能][信息安全]

当前生成式人工智能技术迅速发展，深度学习模型作为关键技术资产的版权保护变得越发重要。现有模型版权保护方法一般采用确定性测试样本生成算法，存在选择效率低和对抗攻击脆弱的问题。针对上述问题，提出了一种基于黑盒测试框架的深度学习模型版权保护方法。首先引入基于随机性算法的样本生成策略，有效提高了测试效率并降低了对抗攻击的风险。此外针对黑盒场景，引入了新的测试指标和算法，增强了黑盒防御的能力，确保每个指标具有足够的正交性。在实验验证方面，所提方法显示出了高效的版权判断准确性和可靠性，有效降低了高相关性指标的数量。

發(fā)表于：2024/2/29 下午4:13:00

基于大模型的智能抄清：事件要点抽取与报告生成[其他][信息安全]

随着信息爆炸时代的到来，如何利用抄清手段高效地从海量数据中提取有价值的信息并生成准确的抄清报告成为了情报分析和推理领域的重要挑战。传统的手动抄清方法难以应对数据量庞大、多样性高的情报数据，因此需要借助自然语言技术提升抄清分析效率和准确性。提出了一种基于大模型的智能抄清方法，旨在通过事件要点抽取和报告生成，实现高效、准确和可靠的情报分析和推理。该方法利用自然语言处理技术对抄清数据进行分析，结合语法及语义信息进行文档事件要点信息抽取，基于大模型的生成能力，生成全面且内容丰富的抄清报告。

發(fā)表于：2024/2/29 下午4:13:00

基于句粒度提示的大语言模型时序知识问答方法[其他][信息安全]

知识问答是自然语言处理领域的研究热点之一，而时序知识问答还需考虑知识的时序关系，更是研究难点所在。当前时序知识问答方法通常将知识和问题的词向量相似度作为回答的重要依据，忽略了知识所蕴含的句粒度语义信息。对此，提出了一种基于句粒度提示的大语言模型时序知识问答方法，首先通过对句粒度提示的改进，让大语言模型高效学习句粒度语义信息，同时验证大语言模型在Zeroshot、Fewshot及弱监督微调下时序知识问答能力。在ICEWS0515数据集上进行实验，所提方法回答正确准确率得到可观提升，体现了基于句粒度提示的大语言模型时序知识问答方法的有效性。

發(fā)表于：2024/2/29 下午4:13:00

支持4K分辨率的ARINC818视频传输验证系统[嵌入式技术][航空航天]

针对未来机载座舱4K以上分辨率视频传输需求，设计了一种基于FPGA的通用ARINC818视频编解码系统，并通过DP视频接口完成视频传输验证。系统接收上位机发送的DP视频，在FPGA中完成解码，再对视频数据按照ARINC818协议进行编码，编码后的ARINC818视频回传至本系统，再通过FPGA完成ARINC818解码处理，解码后的视频再转换成DP视频送出显示。本测试系统最高支持ARINC818-3标准中的10 Gb/s传输速率，实现了单lane 4K@30 Hz和双lane 4K@60 Hz的ARINC818视频收发功能，具有使用方便、功能丰富、配置灵活的特点。

發(fā)表于：2024/2/21 下午1:21:00

一种用于频率驾驭系统的快速捕获锁相环设计[模拟设计][通信网络]

锁相环是一种能够完成两个信号相位同步的负反馈控制系统，其滤波作用可以使其通频带很窄，且自动跟踪输入频率，因此锁相环常用于原子钟、频标驯服系统以及时间同步系统中，是通信、卫星导航以及电子测量系统的重要组成部分。锁相环中相位噪声和捕获时间是两个相互制约的指标，在减少锁相环捕获时间的同时抑制相位噪声是目前锁相环技术研究中的重要问题之一。针对这一问题，基于模拟锁相环的基本理论和构成，根据环路带宽和捕获时间的数学关系，设计出一种辅助捕获电路，并应用于铷铯组合钟的频率驾驭模块。此电路可根据检相输出信号动态调整环路滤波器的阻值以改变环路带宽，从而实现快速捕获。实验表明，所设计的快速捕获锁相环的捕获时间为5.71 ms@1 Hz，锁相环输出信号杂波抑制优于-90 dBc，谐波抑制优于-55 dBc。

發(fā)表于：2024/2/21 下午1:21:00