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基于群体参与的网络谣言治理模型研究

大量已有的研究发现，在强监管措施下网络谣言仍层出不穷，后真相时代的信息发布模式导致相关监管机构跛行谣言其后，疲于应对。通过建立传谣网民、普通网民的博弈模型，在双方静态博弈收益矩阵基础上，运用演化博弈理论对网民的行为策略选择进行研究，构建其动态演化博弈模型。发现传谣网民往往“因恶小而为之”，网民参与治理“因善小而不为”，指出传谣与治理模式失配是网络谣言屡禁不绝的治理困境机理。数理分析证明了群体参与网络谣言治理的有效性，提出了一个激励群体参与网络谣言数据治理的简单模型，根据模型的博弈分析，给出了可以促进网民积极参与谣言数据治理合作的措施，本文结论为网络谣言的有效治理提供了新思路。

發(fā)表于：2024/5/28

我国政府开放数据风险研究热点与趋势分析

数据作为生产要素的地位不断凸显，数据安全重要性也逐步增加，学界对政府开放数据风险的关注度正不断提升。研究借助CiteSpace对中国知网（CNKI）数据库相关文献进行可视化分析，梳理出政府开放数据风险研究的热点和趋势。研究发现，该领域的文献数量相对有限，但总体呈上升趋势。研究主题聚焦于风险理论和风险评估与治理，尤其侧重隐私风险的研究。研究逐步从理论扩展到实践治理，技术手段治理是当前的研究热点，未来可能持续发展。本研究为学界了解政府开放数据风险研究领域的问题提供了一定的帮助，对深化领域研究具有一定意义。

發(fā)表于：2024/5/28

基于区块链的分布式资源授权系统设计

在当今数字化时代，随着云计算、物联网和分布式网络的兴起，资源的分散性和多样性日益增加，要求用创新性的方法来确保这些资源的安全、高效和公平的利用，分布式资源的有效管理和授权使用已经成为一个至关重要的研究问题。创新性地提出了一套全面的分布式资源授权使用框架，旨在为各种应用场景提供可扩展性和可定制性的解决方案。该系统采用了主链对齐一或多条并行侧链的基础系统架构，内设基于同步机制和监管机制等算法模块。通过区块链技术的去中心化、不可篡改和安全性特性，侧链技术的扩展性，有效应对了性能和灵活性问题。本研究的成果具有广泛的应用潜力，不仅可以用于数字资产管理，还可以扩展到诸如物联网设备授权、智能合约交互等领域。系统设计为分布式资源管理带来了突破性的创新，为构建更加安全、高效的数字社会奠定了坚实的基础。

發(fā)表于：2024/5/28

虚拟人在高校智慧思政体系中的应用探析

提出在现有高校教育队伍和国家智慧教育公共服务平台基础上，利用大数据、人工智能、虚拟现实等技术，创设高校智慧思政虚拟人，形成线上与线下、教学与思政一体化运转模式，构建沉浸式、虚拟化、精准化的工作体系。通过探析虚拟人在高校智慧思政体系中的应用，增加和学生之间的互动感和陪伴感，增强教育工作精准度，进一步赋能高校智慧思政体系，牢牢把握意识形态领域的话语主动权，实现“三全育人”培养目标，助力培育担当民族复兴大任的时代新人。

發(fā)表于：2024/5/28

一种基于点云实例分割的六维位姿估计方法

提出了一种基于SoftGroup实例分割模型和PCA主成分分析算法来估计物体位姿的方法。在工业自动化领域，通常会为诸如机器人、机械臂配备视觉系统并利用二维图像估算目标物体位置，但当目标物体出现堆叠、遮挡等复杂场景时，对二维图形的识别精度往往有所下降。为准确、高效地获取物体位置，充分利用三维点云数据的高分辨率、高精度的优势：首先将深度相机采集到的RGB-D图像转为点云图，接着利用SoftGroup模型分割出点云图中的目标对象，最后用PCA算法得到目标的六维位姿。在自制工件数据集上进行验证，结果表明对三种工件识别的平均AP高达97.5%，单张点云图识别用时仅0.73 ms，证明所提出的方法具有高效性和实时性，为诸如机器人定位、机械臂自主抓取场景带来了全新的视角和解决方案，具有显著的工程应用潜力。

發(fā)表于：2024/5/28

基于国产化MCU和FPGA芯片的小型PLC控制器设计

近年来，国内小型PLC技术虽然得到一定发展，但整体功能较为简单，普遍没有高速脉冲输出和高速计数通道，不能进行电伺服电机和步进电机的控制，本体通信功能单一，不能满足现场设备总线的要求。基于此现状，研发一款基于国产化MCU和FPGA芯片的多功能小型PLC控制器。本体支持多通道数字量输入输出通道、模拟量输入输出通道、以太网通信接口、CAN通信接口、RS485通信接口、SD卡通信接口、模块扩展接口等。数字量通道支持测频、高速计数、脉宽调制、脉冲串输出/位置控制等功能，可以实现电伺服电机和步进电机的控制，具有IO控制功能多、通信接口丰富、空间小的特点，可以灵活应用在工控领域。

發(fā)表于：2024/5/28

金融领域数据安全能力体系构建方法研究

《中华人民共和国数据安全法》要求建立健全全流程数据安全管理制度，依照法律、法规开展数据处理活动。《中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）》提出了金融领域的数据安全保护总体要求、数据分类分级、数据安全保护措施等方面的要求。为了帮助金融机构落实相关国家、行业数据安全要求，提出一种基于数据安全能力成熟度模型的数据安全能力体系构建方法，从组织建设、制度流程、技术工具和人员能力四个维度分别建设数据安全能力。所提方法可以帮助金融机构全面提升数据安全防护能力，从而满足合规需求以及自身发展需要。

發(fā)表于：2024/5/28

数据科学的可视化恶意软件分析技术在档案数字化安全管理系统中的应用

数据科学的可视化恶意软件分析技术是当前信息安全领域中的重要的创新技术,旨在提高对档案数字化系统中潜在威胁的检测和应对能力。系统论述了基于数据科学的可视化恶意软件分析技术在档案数字化安全管理系统中的应用，并结合可视化数据集构建了基于神经网络的恶意检测模型。使用可视化绘图对恶意软件的检出效果和迭代趋势进行分析，其优点对比传统的数据剥离手段更加高效并更具可读性，且在分析的过程中能够迅速、准确地应对不断演进的威胁，为数字化档案的安全提供了有力的支持。

發(fā)表于：2024/5/28

国外数字化工厂网络安全保障机制研究——以洛克希德•马丁公司为例

数字化工厂是融合新一代信息技术和先进制造技术的关键工业设施，也是推进我国制造业数字化转型、增强国家科技和经济竞争力的重要载体。由于数字化工厂的网络化、智能化和开放性等特点，传统的网络集成式安全架构难以适应更复杂的业务流、供应链和不断变化的业态模式，成为制造业数字化转型的重大挑战。如何保障其安全稳定运行，成为各国政府和工业界关注的焦点。以洛克希德•马丁公司数字化工厂建设为例，研究该企业数字化转型战略、工厂数字化架构，并分析其工业物联网设备的连接通信框架（智能工厂框架），以及在云平台、无线物联网、网络安全治理、研发运营等多方面的安全措施。在此基础上，对我国如何强化重点行业数字化工厂网络安全保障机制建设，提出多角度的综合性建议。

發(fā)表于：2024/5/28

面向社交平台应急关联信息的文本分类综述

紧急事件发生初期，及时从海量社交平台数据中挖掘有效信息为应急响应提供决策参考具有重要意义。随着自然语言处理技术飞速发展，文本分类已被逐渐运用于该领域，主要可分为基于传统机器学习的K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等方法，以及基于深度学习的CNN、RNN、GCN、Transformer等方法。从算法原理、发展历程、适用领域及性能优劣等方面对当前主流的文本分类方法进行分析，调研了社交平台应急关联信息文本分类的研究现状与热点，归纳了现有方法面临的问题与挑战，展望了未来研究方向，为后续科研工作提供参考与启示。

發(fā)表于：2024/5/28

公共数据授权运营的关键问题与实施架构研究

公共数据授权运营是充分释放公共数据价值的重要途径，自国家“数据二十条”出台以来，各地纷纷加快公共数据授权运营建设工作的部署。系统分析了公共数据授权运营的理论研究成果和地方实践经验，提出了我国公共数据授权运营发展大致经历了基础准备、试点探索、加速落地三个阶段；归纳总结了地方实践过程中，在授权主体、授权路径、数据供给、平台建设、收益分配、服务生态六方面仍存在亟待解决的问题；最后，以问题为导向，构建了制度规则、基础设施、运营生态相结合的实施架构，以期为地方政府更加高效有序地开展公共数据授权运营工作提供有效借鉴。

發(fā)表于：2024/5/28

黑客分发恶意“扫雷”游戏，向金融 / 保险机构网络钓鱼

發(fā)表于：2024/5/28

韩国电信成功开发出量子密钥分发设备

每秒生成15万个密钥：韩国电信开发成功量子密钥分发设备

發(fā)表于：2024/5/28

恶意代码可视化分类研究

新型恶意代码设计变得日益复杂，传统的识别并检测方法已经满足不了当前的需求。因此，在对BODMAS数据集分析的基础上，将其进行可视化处理并进行分类。同时考虑到现有恶意代码可视化分类模型主要依赖全局特征，在卷积神经网络基础上设计了一个CA（通道级局部特征关注）模块和一个MA（多尺度局部特征关注）模块，构建了两个新模型，巧妙地结合全局与局部特征。在BODMAS数据集上，新模型在恶意代码种类识别并分类平均准确率相比于BODMAS数据集论文描述的方法得到了提高，证明了数据集可视化可行性和新模型的有效性，为未来研究提供了重要的数据和实验基础。

發(fā)表于：2024/5/27

欧盟数据保护委员会：ChatGPT 的“数据准确性”仍未达标

發(fā)表于：2024/5/27