使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统

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面向个人数据要素化的可信授权系统设计[其他][信创产业]

针对个人数据要素化进程中用户权益保障不足、技术落地路径不清晰及通用性框架缺位三大核心问题，提出并构建了一个面向个人数据要素化的端到端可信授权技术框架。该框架整合去中心化身份、可验证凭证、零知识证明与智能合约等技术，形成覆盖授权-使用-计量-分账-审计全流程的闭环运行机制。框架以权属归户、管理自主、隐私保护、收益归户为设计目标，通过分层去中心化身份架构实现身份自主锚定与场景隔离，通过意图可验证凭证与字段级授权策略实现细粒度权限管控，通过链上计量与智能合约批量分账实现收益自动归户，通过零知识证明与同态加密实现数据可用不可见。基于开源工具构建的原型系统在典型数据使用场景中完成端到端功能验证，结果表明该框架能够实现分层身份管理、细粒度授权、隐私增强交付、链上计量与自动化分账等核心功能，全流程操作可上链存证并独立核验。成本评估显示，单次完整数据访问与分账流程的Gas消耗约为158万Gas，经济成本可控。

发表于：2026/7/28

面向个人数据流通的三方授权条款建模与可验证自动交付机制[其他][信创产业]

针对个人数据流通中数据持有方、个人与数据使用方三方授权边界不清、交付过程难验证和争议责任难追踪等问题，提出一种三方授权条款建模与可验证自动交付机制。该机制构建由主体域、数据域、约束域和责任域组成的授权条款模型，并结合去中心化身份、数字签名与智能合约，实现条款注册、状态演化、一次性交付令牌签发和交付回执锚定；在链上规则存证与链下受控交付协同架构下，形成“授权生效-条件校验-自动交付-结果验证-审计追责”的闭环。实验结果表明，该机制能够在链上开销可控的前提下支持条款驱动的自动交付，在异常交付识别率和可追责性方面优于对比方案。

发表于：2026/7/28

软件反向工程的技术措施例外研究[其他][信创产业]

新《中华人民共和国著作权法》将原来仅存在于《信息网络传播权保护条例》中的技术措施例外情形包含了进来，并且新增了一项软件反向工程的例外，这表明立法者已经明确承认了软件反向工程的合法性，并且对其采取鼓励的态度。软件反向工程是推动正向研发、促进科技创新的重要辅助手段，理应被法律所允许。但是，需要进一步对相关条款加以完善。明晰软件反向工程的定义与实施条件，将软件反向工程纳入合理使用的法定情形中，与技术措施的例外相互配合。同时，要在著作权法或相关条例中明确禁反条款无效，防止软件权利人通过合同法来排除著作权法的强制性规定，造成公有领域的缩减和公共利益的减损。在具体细节规定上，应结合我国国情与科技发展的实际情况，不能照搬欧美发达国家的经验，而要在一定范围内适当放宽技术措施例外的适用条件。

发表于：2026/7/28

区块链技术下数据存证的法律效力研究[其他][信创产业]

传统证据“三性”的审查框架在应对电子数据存证时面临信任危机，区块链技术为破解困境提供了新的路径。其通过哈希校验、链式结构与分布式存储确保数据上链后不可篡改，并在我国司法实践中被明确为电子数据的特殊固定方式，获得推定真实的法律地位。然而，技术信任无法直接等同于法律真实，区块链存证仍面临上链前数据真实性悖论、举证责任分配失衡、隐私保护与永久存证冲突等核心挑战。通过比较中外规制路径可见，需超越传统证据属性论的局限，构建分层动态的全链路审查体系，此体系应融合技术自证与司法核验，依据存证类型细化举证责任，并推动标准统一与链间互通，从而将区块链存证的审查纳入科学化、规范化的轨道，以达至司法公正的诉讼目标。

发表于：2026/7/28

数据治理赋能计算机基础混合教学[其他][通信网络]

针对高校计算机基础类课程学生基础差异大、实践监督难、师生互动效率低等教学痛点，探索数据驱动的混合式教学优化路径。以《计算机知识及应用初步》为对象，构建基于雨课堂平台的“线上预习-线下研讨-云端实践”三位一体混合式教学模式。引入数据治理体系，通过ETL技术(数据抽取-转换-加载)标准化采集数据，形成“数据采集-治理-分析-应用-反馈”的教学优化闭环。问卷调查与梯度分析结果显示，该模式显著提升了学生课堂参与度、知识内化率及实践能力。研究表明，多维交互与数据驱动的教学闭环可为同类课程改革提供有效借鉴。

发表于：2026/7/28

数据治理视角下的数据中心算力-电力耦合分析研究[其他][通信网络]

在数据中心能源消耗快速增长与算力需求结构趋于复杂的背景下，从数据治理视角出发，围绕数据中心多源异构数据的治理体系构建、算力相关数据挖掘分析及算力-电力负荷协同关系展开研究。基于数据治理理念，构建多源异构数据的标准化预处理体系，通过数据清洗、特征提取、模式识别等数据挖掘手段，提炼算力强度与动态核心特征，从而构建基于治理后数据的算力-电力映射关系模型，揭示不同任务类型对负荷变化的影响规律。在模型层面，引入LSTM与注意力机制融合的预测结构，依托高质量电力数据实现对算力驱动负荷变化的高精度建模。研究结果表明，完善的数据治理体系有效提升了数据质量，基于治理数据构建的模型显著增强了负荷预测对任务行为变化的敏感性与稳定性，为数据中心能效优化、算力调度策略改进及数据治理体系完善提供了可靠依据。

发表于：2026/7/28

生成式语言模型的知识嵌入与层级认知推理框架研究[人工智能][通信网络]

现有生成式语言模型认知理论以统计联结主义为核心，存在知识隐性化、认知表层化、数据与知识割裂化三大缺陷。从认知科学与语言学交叉视角切入，构建“知识嵌入”“层级认知推理”“自适应数据-知识融合”三位一体认知理论重构框架。框架搭建起覆盖句法、语义、语用、认知图式的多维度语言学知识本体，设计“句法解析-语义推理-语用适配”三级认知推理架构，同时引入注意力机制驱动的自适应数据-知识融合模型。基于CoG-LM-2025评测数据集开展多模型对比实验与泛化性测试，结果显示，重构框架大幅提升模型在深层语义推理、复杂空间推理、隐含语用意义挖掘等高阶任务中的性能，认知可解释性评分(满分10分)较基线模型提升2.6分，平均泛化衰减率降至8.3%。研究证实，认知架构的系统性优化为提升生成式模型的结构化推理与可解释性提供了可行路径。

发表于：2026/7/27

面向电信行业的数据安全有效性验证方法论研究[通信与网络][信息安全]

在数字经济蓬勃发展的趋势下，数据资产已成为电信运营商的核心竞争力载体。如何统筹好数据合规运营和风险防范是摆在电信运营商面前的必答题。针对当前数据安全领域缺乏系统性的有效性验证方法论来评价企业在合规满足、安全防护、事件响应等方面的综合水平，构建了一个面向电信行业的“数据安全有效性验证体系”，并结合实践经验，提出了包含“合规域、技术域、事件域”的三域一体验证框架。该框架建立了一套从“满足合规”到“实战有效”的评价机制，为电信运营商行业乃至其他数据运营者的数据安全治理提供了一种新思路。

发表于：2026/7/27

基于LLM的前端加密自动分析框架[通信与网络][信息安全]

为提升网络攻击复杂性并防范内容威胁，很多网站利用前端脚本对数据包进行加密。但前端脚本的透明性导致其加密逻辑与密钥普遍面临被逆向解析的潜在风险。目前，针对此类风险的识别与分析主要依赖安全专家的手动逆向，效率低下且高度依赖专家经验，难以应对规模化安全评估需求。针对这一问题，提出一种基于大语言模型的前端加密自动化分析框架，该框架通过动态钩子技术捕获加密函数调用，并构造面向加密逆向专用提示词驱动LLM对混淆代码进行智能解析，从而能够自动重构出完整的加解密封装函数，并且引入可验证性约束，确保分析结果的可靠性。在六个真实匿名高校身份认证平台上的实验结果表明，该框架在含动态密钥获取在内的多类场景下均成功捕获加密细节，且显著提升了此类安全评估的整体效率。该研究为实现前端加密机制的高效、规模化安全评估提供了一条可扩展的技术路径。

发表于：2026/7/27

基于时空融合异质图神经网络的加密流量分类方法[通信与网络][信息安全]

针对现有图神经网络加密流量分类模型对图结构质量高度敏感、未区分数据包头部与载荷功能差异，导致分类精度受限的问题，提出一种基于时空融合异质图神经网络的加密流量分类方法。该方法基于点间互信息构建字节级异质图，通过图采样与聚合网络提取拓扑特征，结合双向长短期记忆网络捕捉流量时序规律，设计交叉门控机制实现特征自适应融合。在ISCX TornonTor公开数据集上的实验结果表明，该方法分类准确率达91.35%，综合性能优于主流基线模型，可为加密流量精细化管控提供支撑。

发表于：2026/7/27

基于社会工程学的密码破解技术综述[人工智能][信息安全]

密码安全作为信息安全的第一道防线，当前面临着日益复杂的威胁，密码加盐可以增强密码存储安全性，抵御彩虹表、暴力破解等技术攻击，但无法防范社会工程学手段直接获取原始密码的行为。系统综述了基于社会工程学的密码破解技术。首先梳理了社会工程学攻击的理论基础，其核心在于绕过技术防护，通过利用人类心理弱点和挖掘个人信息来操纵目标，从而高效破解密码。其次，分析了针对性字典构建、技术性诱导攻击及人工智能增强的新型攻击这三类主流破解技术，梳理了各类技术的原理、模式与攻击流程，并通过近年来的典型案例进行了实证分析。最后，从技术防护、非技术防护两个层面探讨了针对社会工程学密码破解技术的防御手段，并展望了未来社会工程学密码攻击与防御的发展趋势。

发表于：2026/7/27

基于多尺度特征增强的改进YOLOv11n桑蚕健康状态实时检测研究[人工智能][安防电子]

为解决传统桑蚕养殖中病蚕识别滞后、检测精度不足的问题，提出一种改进YOLOv11n的桑蚕健康状态检测方法（MSDA-YOLO）。该方法的核心创新包括：（1）在主干网络中引入多尺度分组空洞卷积（Multi-scale Grouped Dilated Convolution，MSGDC）与C3k2结合设计了C3k2MS模块，以提升对不同尺度特征的提取能力；（2）首次在桑蚕检测研究中引入DySample动态上采样器，提高在密集场景下对蚕体的空间细节感知与几何结构保持能力；（3）使用自适应空间特征融合策略（Adaptively Spatial Feature Fusion，ASFF）改造YOLOv11的检测头，优化多尺度特征融合效能，抑制尺度间特征冲突。实验结果表明，MSDA-YOLO在多项评估指标上均表现出色。具体而言，该方法在精确率上达到87.0%，召回率为77.8%，mAP@0.5为87.3%，mAP@0.5：0.95为52.8%，均领先于基线模型YOLOv11n和目前主流的YOLO系列检测模型，在桑蚕健康检测方面具有明显优势。

发表于：2026/7/23

基于高级综合约束的航天器星敏感器图像加固方法研究[可编程逻辑][航空航天]

航天器星敏感器图像处理是FPGA载荷任务中的重要组成，该功能大幅减少了载荷的数据传输需求，加快了载荷的决策速度，提升了载荷单元处理事务的能力。星敏感器图像算法（如：星点提取、星图识别、姿态定位）对FPGA星上图像处理的效率和实时性发挥着至关重要的作用。星敏感器算法参数量大，计算过程复杂，占用较多的存储资源和FPGA硬件资源，而传统的三模冗余（TMR）加固工具对星上算法模块的支持力度低，不分重点，资源消耗高，性能削弱大难以满足当前的任务需求。提出了一种基于高级综合约束的星敏感器图像FPGA加固技术，高级综合（HLS）约束可对FPGA进行功能系统级加固，根据系统和算法原理关注等级进行局部加固设计，有效降低了逻辑复杂的FPGA加固的时间成本及资源成本。

发表于：2026/7/23

基于动态路径与局部视觉融合的图像描述生成[人工智能][通信网络]

图像描述生成旨在为图像生成语义连贯的文本描述。现有动态网络多局限于卷积核调整，缺乏空间多尺度与通道级建模，且跨层特征融合方式简单，难以挖掘层次间语义互补。为此，提出一种基于动态路径与局部视觉特征融合的图像描述生成模型。动态路径编码器通过空间与通道建模单元构建多层次路由空间，并基于空间-通道联合路由机制自适应分配路径权重，使网络结构能够依据输入图像动态调整。局部视觉融合模块通过跨层特征聚合增强语义互补。在MS-COCO数据集上的实验表明，该方法具有竞争性性能，验证了所提策略的有效性。

发表于：2026/7/23

基于S5000C的星务计算机加固启动与动态监测技术研究[通信与网络][航空航天]

为应对商业航天领域对新一代高性能星载计算机的需求，提升大规模CPU的在轨运行可靠性，以国产飞腾S5000C-M服务器级高性能处理器为核心，深入研究C2C模式下S5000C-M星务计算机系统的启动加固技术和基于RAS的动态监测技术，研制基于双CPU模式的高性能信息处理平台。分析了S5000C-M处理器在自主创新、高性能计算及安全特性方面的优势，详细设计了S5000C星务计算机从硬件到软件的启动加固措施，包括构建高可靠启动链、安全存储分区、固件完整性校验等关键技术。完成基于RAS架构的动态监测设计，验证了处理器内存错误、总线传输异常、故障隔离等关键指标的监测方法，对新一代高性能处理器在商业航天领域的应用具有重要指导意义。

发表于：2026/7/23