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三維視閾下網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證公共服務(wù)的發(fā)展路徑探索[其他][信息安全]

發(fā)表于：2025/3/4 13:33:32

我國自貿(mào)試驗區(qū)數(shù)據(jù)出境負(fù)面清單制度分析與解讀[其他][信息安全]

隨著全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與世界跨國貿(mào)易規(guī)則的重塑,，數(shù)據(jù)的國家安全屬性逐漸顯現(xiàn)，其跨國流動可能會對國家安全,、公共利益帶來安全威脅,。近年來，我國不斷探索能夠保障國家安全的數(shù)據(jù)出境管理辦法,。2024年3月22日國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布了《促進(jìn)和規(guī)范數(shù)據(jù)跨境流動規(guī)定》,，其中第六條要求建立國家自貿(mào)試驗區(qū)數(shù)據(jù)出境負(fù)面清單制度，這是我國在數(shù)據(jù)跨境流動安全監(jiān)管方面的最新探索，其實施將為進(jìn)一步細(xì)化我國數(shù)據(jù)跨境流動監(jiān)管方案積累寶貴經(jīng)驗,。文章從數(shù)據(jù)出境負(fù)面清單基本內(nèi)涵,、負(fù)面清單制定的政策空間、自貿(mào)試驗區(qū)數(shù)據(jù)出境負(fù)面清單設(shè)計要點展開研究,，并提出了對自貿(mào)試驗區(qū)負(fù)面清單制度的兩點認(rèn)識,。該研究將為我國各自貿(mào)試驗區(qū)開展本自貿(mào)試驗區(qū)數(shù)據(jù)出境負(fù)面清單的制定工作提供參考。

發(fā)表于：2025/3/4 13:19:02

東盟與中日韓新興產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)治理合作路徑研究[其他][信息安全]

發(fā)表于：2025/3/4 13:01:21

許可區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)動態(tài)存儲方法[其他][信息安全]

區(qū)塊鏈技術(shù)是具有劃時代意義的創(chuàng)新,，一旦數(shù)據(jù)被錄入?yún)^(qū)塊鏈,，就幾乎無法被篡改或刪除，這為重要信息的長期保存提供了可靠保障,。然而,，傳統(tǒng)區(qū)塊鏈節(jié)點間通信依賴直接連接，在面對鏈路變化時,，會發(fā)生同步延遲,，從而導(dǎo)致存儲數(shù)據(jù)不一致。針對這一問題,，提出了一種基于權(quán)威證明的許可鏈動態(tài)存儲方法,。在許可區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點需要存儲大量的交易數(shù)據(jù)和區(qū)塊信息，同時還需要保證鏈上數(shù)據(jù)的安全性和可靠性,。為了更好地適應(yīng)鏈路環(huán)境變化,，該方法通過引入動態(tài)存儲機(jī)制，更好地保證數(shù)據(jù)的安全性和完整性,。實驗結(jié)果表明,，該方法可有效緩解時變鏈路環(huán)境中的數(shù)據(jù)不可用，并顯著提高數(shù)據(jù)存儲的安全性,。

發(fā)表于：2025/3/3 17:34:20

基于差分隱私的數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)研究[其他][信息安全]

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,，全球數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和數(shù)據(jù)儲量呈爆發(fā)式增長。在挖掘數(shù)據(jù)價值的同時,，確保數(shù)據(jù)安全已成為亟需解決的關(guān)鍵問題,。數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)通過預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法，對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行變換,，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息,，可防止敏感數(shù)據(jù)被非法訪問、獲取,，又可以減少對整體數(shù)據(jù)集挖掘利用的影響,，實現(xiàn)了保持?jǐn)?shù)據(jù)可用性的同時，保護(hù)用戶的隱私數(shù)據(jù),。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題,，利用差分隱私技術(shù)中的Laplace機(jī)制對Adult數(shù)據(jù)集進(jìn)行脫敏，并在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中進(jìn)行驗證,，對比原始數(shù)據(jù),、差分隱私脫敏數(shù)據(jù)及其他脫敏技術(shù)數(shù)據(jù)生成模型的預(yù)測效果，結(jié)果表明,，經(jīng)差分隱私技術(shù)處理后的數(shù)據(jù),，既保證了數(shù)據(jù)隱私，又實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的有效利用,。

發(fā)表于：2025/3/3 17:14:54

基于加性噪聲的強(qiáng)魯棒數(shù)據(jù)庫盲水印方法[其他][信息安全]

針對大數(shù)據(jù)共享和發(fā)布過程中面臨的侵權(quán)盜版與隱私泄露問題,，提出了一種基于加性噪聲的強(qiáng)魯棒數(shù)據(jù)庫盲水印方法。該方法結(jié)合了數(shù)據(jù)庫水印與數(shù)據(jù)脫敏技術(shù),，利用加性拉普拉斯噪聲已有失真,，通過比值奇偶性與噪聲修改機(jī)制嵌入水印信息，顯著減少二次失真,，并通過統(tǒng)計特征調(diào)整,，保持?jǐn)?shù)據(jù)的可用性。該方法在強(qiáng)化隱私保護(hù)性能的同時,，實現(xiàn)水印信息盲提取,，并具備極強(qiáng)的魯棒性,。實驗證明，該方法有效降低了數(shù)據(jù)泄露和被盜用的風(fēng)險,，是一種同時實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的隱私保護(hù),、泄密溯源與版權(quán)標(biāo)識的集成式方案。

發(fā)表于：2025/3/3 16:58:23

甘肅地震信息系統(tǒng)國產(chǎn)化研究與實踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

在當(dāng)前甘肅地震信息系統(tǒng)上,，深度應(yīng)用新一代云計算,、軟硬件、網(wǎng)絡(luò)安全等技術(shù),，從基礎(chǔ)硬件環(huán)境層對系統(tǒng)進(jìn)行國產(chǎn)化技術(shù)適配探究,，自底向上整合運行支撐、管理層等架構(gòu)設(shè)施,，提出該系統(tǒng)的國產(chǎn)化方案,。結(jié)合地震業(yè)務(wù)開展系統(tǒng)適配測試，結(jié)果顯示新環(huán)境與原X86架構(gòu)的Red Hat操作系統(tǒng),、PostgreSQL數(shù)據(jù)庫及Tomcat中間件性能相當(dāng),，具備安全、穩(wěn)定,、高效運行能力,。該研究可為行業(yè)系統(tǒng)國產(chǎn)化、實現(xiàn)自主安全提供有益參考,。

發(fā)表于：2025/3/3 16:42:43

基于雙模態(tài)融合的ZigBee設(shè)備識別方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

智能家居為人們?nèi)粘Ｉ顜肀憷耐瑫r，也帶來了隱私安全風(fēng)險,，智能傳感器能夠不斷收集周圍環(huán)境的信息,，并通過無線通信遠(yuǎn)程傳輸數(shù)據(jù)。為了保護(hù)用戶的隱私安全,，提出了一種基于雙模態(tài)融合的ZigBee設(shè)備識別方法,。首先，通過空中接口被動捕獲智能家居設(shè)備ZigBee流量數(shù)據(jù),；然后,，對設(shè)備流量進(jìn)行分片處理，在文本模態(tài)下提取加密流量的時序,、長度等特征信息,，在圖像模態(tài)下提取流量圖像的高維特征；最后,，融合加密流量的文本特征和圖像特征,，構(gòu)建基于雙模態(tài)融合的設(shè)備類型識別模型。通過對5個廠家15個設(shè)備的實驗結(jié)果表明,，即使設(shè)備的無線流量被加密保護(hù),，該方法在ZigBee設(shè)備識別準(zhǔn)確率上達(dá)到99%左右，能夠有效地識別用戶身邊的智能傳感器，保護(hù)用戶的隱私安全,。

發(fā)表于：2025/3/3 16:29:12

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無人值守風(fēng)電場網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

大型無人值守風(fēng)電場作為清潔能源的重要組成部分,，其網(wǎng)絡(luò)安全不僅關(guān)系到風(fēng)電場的穩(wěn)定運行，還直接影響到整個電力系統(tǒng)的安全,。研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無人值守風(fēng)電場網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù),，以提高風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。首先分析了大型無人值守風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,，包括外部攻擊,、內(nèi)部泄露、設(shè)備故障等,。針對這些威脅,，設(shè)計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控模型，該模型能夠?qū)崟r監(jiān)測風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)流量,、設(shè)備狀態(tài)等關(guān)鍵信息,，并通過深度學(xué)習(xí)算法對異常行為進(jìn)行識別和預(yù)警。為了驗證模型的有效性,，在模擬風(fēng)電場環(huán)境中進(jìn)行了實驗,，結(jié)果表明，該模型能夠準(zhǔn)確識別出多種網(wǎng)絡(luò)安全威脅,，并提前發(fā)出預(yù)警,，為風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提供了有力支持。

發(fā)表于：2025/3/3 16:15:36

基于機(jī)器學(xué)習(xí)和規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測的主流方法有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的和基于規(guī)則匹配的,，前者可以檢測未知異常流量,，后者可以精準(zhǔn)指出攻擊類型。結(jié)合兩者優(yōu)勢,，采用混合的方式實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測系統(tǒng),。該系統(tǒng)設(shè)置了兩道過濾器，第一道過濾器采用流聚類算法進(jìn)行初步過濾,，第二道過濾器采用開源工具Suricata進(jìn)行精細(xì)識別,。基于DenStream算法提出了一種可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中異常流量比例變化而動態(tài)確定半徑閾值的流聚類算法DenStream-DRT,，此外,，為改進(jìn)Suricata存在無法識別未知異常流量的問題,提出了基于Apriori的含有效負(fù)載約束規(guī)則的生成算法PCRG-Apriori，最后將基于規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)Suricata與DenStream-DRT分類器進(jìn)行了整合,，形成了一個全新的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測系統(tǒng),。實驗證明，集成系統(tǒng)在速率和準(zhǔn)確性方面都有較好的表現(xiàn),。

發(fā)表于：2025/3/3 15:59:26