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企業(yè)“數(shù)據(jù)池”的商業(yè)秘密保護(hù)路徑探究[其他][數(shù)據(jù)中心]

“數(shù)據(jù)池”是數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素的重要表現(xiàn)形式，對(duì)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型具有積極作用,。但我國(guó)目前缺乏數(shù)據(jù)權(quán)利基礎(chǔ)制度,，著作權(quán)法和數(shù)據(jù)共享協(xié)議都未能對(duì)數(shù)據(jù)池提供全面的法律保護(hù)。此種情況下,，可以通過(guò)商業(yè)秘密相關(guān)法律規(guī)范對(duì)數(shù)據(jù)池予以保護(hù),，但數(shù)據(jù)池必須滿足商業(yè)秘密的秘密性、價(jià)值性和保密措施構(gòu)成要件,。在分析數(shù)據(jù)池秘密性構(gòu)成要件時(shí),，應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)認(rèn)識(shí)公開信息形成的新信息可以具有秘密性，企業(yè)間數(shù)據(jù)池共享的行為也不會(huì)使其喪失秘密性,。

發(fā)表于：11/1/2023

注意力經(jīng)濟(jì)下陪伴式人工智能平臺(tái)的侵權(quán)責(zé)任[人工智能][其他]

注意力經(jīng)濟(jì)背景下,，傳統(tǒng)技術(shù)中立理論受到?jīng)_擊。在侵權(quán)責(zé)任規(guī)制上,，應(yīng)為具有情感連接功能的陪伴式人工智能平臺(tái)找尋新的規(guī)制路徑,。這一路徑不應(yīng)完全脫離當(dāng)前以過(guò)錯(cuò)責(zé)任為主的侵權(quán)責(zé)任體系，但由于陪伴式人工智能平臺(tái)的算法可能引發(fā)廣泛且嚴(yán)重的損害,，因此在規(guī)制的整體態(tài)度上，保持相對(duì)嚴(yán)格的歸責(zé)傾向,；而在具體的司法實(shí)踐中,，以舉證責(zé)任倒置等方法補(bǔ)足直接運(yùn)用過(guò)錯(cuò)責(zé)任的缺陷，并對(duì)未來(lái)建立陪伴式人工智能平臺(tái)的通用規(guī)則持樂(lè)觀態(tài)度,。

發(fā)表于：11/1/2023

數(shù)據(jù)抓取行為競(jìng)爭(zhēng)法規(guī)制中的利益衡量研究[其他][其他]

數(shù)據(jù)是數(shù)字市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局形成中的核心要素,，然數(shù)據(jù)抓取作為獲得數(shù)據(jù)要素的重要手段卻備受爭(zhēng)議。數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,，利益衡量這種古老的解釋方法,，對(duì)于數(shù)據(jù)抓取行為的競(jìng)爭(zhēng)法規(guī)制仍然具有較強(qiáng)回應(yīng)性。從利益衡量的角度出發(fā),，以平臺(tái)經(jīng)營(yíng)者利益,、消費(fèi)者利益及社會(huì)公共利益的多元利益維度展開，判斷其各方主體的利益沖突實(shí)質(zhì)和利益的屬性,。利益衡量為數(shù)據(jù)抓取行為的競(jìng)爭(zhēng)法規(guī)制勘定邊界,，亦為數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的建設(shè)提供價(jià)值序位考量，并暗含解決數(shù)據(jù)抓取行為這一復(fù)雜問(wèn)題的指向,，即建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng),。

發(fā)表于：11/1/2023

基于同態(tài)的多對(duì)多電子投票方案設(shè)計(jì)*[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

電子投票方案通常基于安全多方計(jì)算,、盲簽名,、同態(tài)加密和秘密共享等密碼學(xué)技術(shù)設(shè)計(jì)，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn),。與傳統(tǒng)的投票方案相比,，各個(gè)角色的隱私得到了更好的保護(hù),，投票和計(jì)票過(guò)程更安全高效?；赑aillier密碼的同態(tài)性設(shè)計(jì)了多對(duì)多的電子投票方案,，采用預(yù)計(jì)算三元組的方式在不解密選票的情形下對(duì)贊同、棄權(quán),、反對(duì)選項(xiàng)進(jìn)行合規(guī)性判斷,；然后通過(guò)密碼同態(tài)性合成總投票、計(jì)票中心解密后便能夠從m個(gè)候選人中選出t個(gè)勝出者,；最后證明了方案的正確性和安全性,，并分析了方案實(shí)現(xiàn)需要的通信代價(jià)和投票人、可信中心以及計(jì)票員的計(jì)算量,。方案整體實(shí)現(xiàn)效率高,，適用于大型電子投票的場(chǎng)合。

發(fā)表于：11/1/2023

基于策略和屬性隱藏的區(qū)塊鏈訪問(wèn)控制方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)訪問(wèn)控制過(guò)程中缺乏對(duì)用戶隱私保護(hù)的問(wèn)題,，提出了一種基于策略和屬性隱藏的區(qū)塊鏈訪問(wèn)控制方案,。首先，基于Hyperledger Fabric平臺(tái)編寫訪問(wèn)請(qǐng)求,、屬性管理和策略管理鏈碼,，搭建基本的基于屬性的訪問(wèn)控制模型，實(shí)現(xiàn)了細(xì)粒度的訪問(wèn)控制,。其次,，使用AES對(duì)稱加密算法和屬性基加密算法將資源進(jìn)行加密存儲(chǔ)，再將存儲(chǔ)地址和資源哈希上傳到區(qū)塊鏈上,，確保數(shù)據(jù)的安全性和完整性,。最后，使用Paillier同態(tài)加密算法將用戶屬性和訪問(wèn)策略加密并上傳到區(qū)塊鏈上,，確保訪問(wèn)過(guò)程中用戶的隱私安全,。通過(guò)方案對(duì)比和仿真實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了本文方案能夠有效保護(hù)用戶的隱私。

發(fā)表于：11/1/2023

基于時(shí)空主成分分析的惡意加密流量檢測(cè)技術(shù)*[測(cè)試測(cè)量][其他]

惡意加密流量檢測(cè)對(duì)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的可靠運(yùn)行至關(guān)重要,，也是應(yīng)對(duì)DDoS攻擊等網(wǎng)絡(luò)威脅的有效手段,。利用時(shí)空主成分分析技術(shù)，構(gòu)建了時(shí)間維度和空間維度的網(wǎng)絡(luò)流量變化模型,，實(shí)現(xiàn)惡意加密流量的實(shí)時(shí)檢測(cè)和追蹤溯源,。在時(shí)間維度，利用歷史積累的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行主成分分析,，構(gòu)建瞬時(shí)流量預(yù)測(cè)模型與實(shí)際監(jiān)測(cè)流量之間的平方預(yù)測(cè)誤差,，判定網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)惡意加密流量的時(shí)刻。在空間維度,，利用歷史積累的各國(guó)家和地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),，構(gòu)建區(qū)域流量預(yù)測(cè)模型與實(shí)際監(jiān)測(cè)流量之間的平方預(yù)測(cè)誤差,，對(duì)惡意加密流量的來(lái)源地進(jìn)行追蹤溯源。最后,，設(shè)計(jì)了一種可用于現(xiàn)網(wǎng)部署的算法實(shí)現(xiàn)流程,，并分析了相比其他已有算法帶來(lái)的能力提升。

發(fā)表于：11/1/2023

多源數(shù)據(jù)融合的雷達(dá)威力范圍評(píng)估分析方法研究[微波|射頻][數(shù)據(jù)中心]

傳統(tǒng)意義上,，由于無(wú)法找到大量獨(dú)立同分布的樣本,，雷達(dá)威力范圍評(píng)估分析是小樣本問(wèn)題。從雷達(dá)威力范圍方程出發(fā),，分析其中和雷達(dá)本身工作狀態(tài),、參數(shù)密切相關(guān)的個(gè)性因素，以及和雷達(dá)本身無(wú)關(guān)的目標(biāo)環(huán)境,、氣象環(huán)境,、操作使用等共性因素，對(duì)不同因素分別進(jìn)行處理,，形成能夠關(guān)聯(lián)不同雷達(dá)測(cè)試數(shù)據(jù)的雷達(dá)威力范圍方程,。分析整理歷史上目標(biāo)雷達(dá)截面積數(shù)據(jù)，確定其分布規(guī)律,；結(jié)合雷達(dá)測(cè)試數(shù)據(jù)分析共性因素的分布規(guī)律,；確定雷達(dá)威力范圍的分布規(guī)律，給出雷達(dá)威力范圍的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì),。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)分析，所提方法與其他相關(guān)方法相比有較好的優(yōu)越性,。

發(fā)表于：11/1/2023

基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)及應(yīng)用研究[其他][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)現(xiàn)有嵌入式工業(yè)計(jì)算設(shè)備的數(shù)據(jù)分散,、管理不足等問(wèn)題，提出了一種基于元數(shù)據(jù)分離的數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu),。融合數(shù)據(jù)特性需求,，設(shè)計(jì)了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理的規(guī)則庫(kù)，構(gòu)建了元數(shù)據(jù)信息組織模型,、索引存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)及標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)文件,，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)文件與元數(shù)據(jù)分離存儲(chǔ)的管理模式，將數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)至索引目錄磁盤,，元數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)寫入時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),。初步開發(fā)了數(shù)據(jù)管理的應(yīng)用原型系統(tǒng)，提升以元數(shù)據(jù)模型為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分級(jí)組織管理能力,，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通,，提高以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用服務(wù)效能。

發(fā)表于：11/1/2023

基于混合偏好分析的聯(lián)邦推薦框架[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

發(fā)表于：11/1/2023

面向高分辨率遙感圖像的分割模型研究*[其他][航空航天]

高分辨率遙感影像往往蘊(yùn)含著豐富的地物信息,、復(fù)雜的拓?fù)潢P(guān)系和多變的目標(biāo)對(duì)象,，給復(fù)雜環(huán)境下情報(bào)識(shí)別與分析帶來(lái)了挑戰(zhàn)。為了高效,、快速,、精確地獲取到遙感圖像中的關(guān)鍵信息，在主流圖像分割的編碼-解碼模式的基礎(chǔ)上,，提出了一種全新的遙感圖像分割方法,，內(nèi)部引入了多種注意力機(jī)制以及多尺度的特征表示結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)了對(duì)遙感圖像的解譯能力,，提升了最終的目標(biāo)分割效果,。在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，所提方案可以在保持低參數(shù)量的情況下,，明顯優(yōu)于其余基線方法,。

發(fā)表于：11/1/2023

基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號(hào)分類方法[其他][數(shù)據(jù)中心]

社交媒體賬號(hào)分類方法從賬號(hào)的屬性信息出發(fā)，通過(guò)構(gòu)建賬號(hào)特征從而對(duì)賬號(hào)進(jìn)行分類,，對(duì)從海量社交媒體數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息具有十分重要的作用?，F(xiàn)有社交媒體賬號(hào)分類一般基于用戶發(fā)布的信息提取特征，存在賬號(hào)信息描述不完整,、分類有效性低的問(wèn)題,。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種基于多模態(tài)特征融合的社交媒體賬號(hào)分類方法,。該方法綜合考慮賬號(hào)自身屬性,、文本以及賬號(hào)之間的社交關(guān)系等信息，使用張量分析的方法對(duì)賬號(hào)所表現(xiàn)的多模態(tài)特征進(jìn)行融合,。相比現(xiàn)有方法,，所提方法可以更好地利用賬號(hào)的各種信息,，獲得更好的分類效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn),，所提方法準(zhǔn)確率達(dá)到了93.74%,。

發(fā)表于：11/1/2023

e絡(luò)盟將攜手NI舉辦網(wǎng)絡(luò)研討會(huì),，帶您了解LabVIEW[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

　　中國(guó)上海，2023年10月16日—安富利旗下全球電子元器件產(chǎn)品與解決方案分銷商e絡(luò)盟將攜手NI,，于2023年10月19日上午10點(diǎn)舉辦網(wǎng)絡(luò)研討會(huì),，帶您了解應(yīng)用廣泛的圖形化編程語(yǔ)言LabVIEW。

發(fā)表于：10/28/2023

e絡(luò)盟開售Littelfuse完整解決方案[電子元件][物聯(lián)網(wǎng)]

　　中國(guó)上海,，2023年10月13日—安富利旗下全球電子元器件產(chǎn)品與解決方案分銷商e絡(luò)盟攜手力特（Littelfuse）為客戶提供一站式服務(wù),，滿足各種項(xiàng)目需求。Littelfuse是一家多元化的工業(yè)技術(shù)制造公司,，為可持續(xù),、互聯(lián)和更安全的世界賦能。

發(fā)表于：10/28/2023

基于光學(xué)發(fā)射光譜法監(jiān)測(cè)等離子體的光譜峰[測(cè)試測(cè)量][醫(yī)療電子]

　　摘要：海洋光譜儀基于光　　海洋光學(xué)（Ocean Optics）長(zhǎng)期以來(lái)一直為半導(dǎo)體工藝設(shè)備供應(yīng)商的新材料研究提供強(qiáng)大支持,，同時(shí)協(xié)助用戶克服等離子刻蝕,、沉積、涂層和清潔等方面的困難和挑戰(zhàn),。海洋光學(xué)的光譜儀,，基于光學(xué)發(fā)射光譜技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于等離子體監(jiān)測(cè),，并在刻蝕終點(diǎn)檢測(cè)方面表現(xiàn)出色,。學(xué)發(fā)射光譜，助力半導(dǎo)體制程良率提升

發(fā)表于：10/28/2023

Transphorm 最新技術(shù)白皮書：常閉耗盡型（D-Mode）與增強(qiáng)型（E-Mode）氮化鎵晶體管的優(yōu)勢(shì)對(duì)比[人工智能][汽車電子]

　　加利福尼亞州戈萊塔 – 2023 年 10 月 19 日 –氮化鎵功率半導(dǎo)體產(chǎn)品的全球領(lǐng)先企業(yè) Transphorm, Inc. （Nasdaq: TGAN）今日發(fā)布了題為『Normally-off D-Mode 氮化鎵晶體管的根本優(yōu)勢(shì)』的最新白皮書,。該技術(shù)文獻(xiàn)科普了共源共柵（常閉） d-mode氮化鎵平臺(tái)固有的優(yōu)勢(shì)。重要的是,，該文章還解釋了e-mode平臺(tái)為實(shí)現(xiàn)常閉型解決方案,，從根本上（物理層面）削弱了諸多氮化鎵自身的性能優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：10/28/2023