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基于圖像降噪的集成對抗防御模型研究[模擬設計][工業(yè)自動化]

深度學習的快速發(fā)展使其在圖像識別、自然語言處理等諸多領域廣泛應用。但是，學者發(fā)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡容易受到對抗樣本的欺騙，使其以較高置信度輸出錯誤結果。對抗樣本的出現(xiàn)給對安全性要求嚴格的系統(tǒng)帶來很大威脅。研究了在低層特征（LowLevel Feature）和高層特征（HighLevel Feature）對圖像進行降噪以提升模型防御性能。在低層訓練一個降噪自動編碼器，并采用集成學習的思路將自動編碼器、高斯擾動和圖像掩碼重構等多種方式結合；高層對ResNet18作微小改動加入均值濾波。實驗顯示，所提出的方法在多個數(shù)據(jù)集的分類任務上有較好的防御性能。

發(fā)表于：8/24/2023 5:40:00 PM

基于因果關系和特征對齊的圖像分類域泛化模型[人工智能][其他]

針對現(xiàn)有域泛化方法性能較差或缺乏理論可解釋性的缺點，提出了一種基于因果關系和特征對齊的圖像分類域泛化模型，并證明了該模型的可識別性。該模型利用域泛化中的因果關系來學習含有不同信息的特征，將域泛化問題轉化為特征相關分布的偏移，再利用特征對齊消除偏移。為提高模型的性能，采用對抗訓練進一步優(yōu)化學到的特征。在公共數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，新提出的模型與目前最優(yōu)的方法性能相當，表明該模型具有理論可解釋性的同時，還有不俗的實際性能表現(xiàn)。

發(fā)表于：8/24/2023 5:22:00 PM

基于改進的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡交通流預測[通信與網(wǎng)絡][汽車電子]

針對未來時刻交通流量的預測問題，在考慮歷史時刻車流量數(shù)據(jù)、日期屬性、天氣、降雨量等多方面影響因素的同時，提出一種考慮多方面影響因素的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM*)模型。實驗表明在對短期車流量進行預測時，LSTM*模型的準確性優(yōu)于現(xiàn)有的基線方法；對長期車流量進行預測時，基于粒子群算法改進的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡（PSOLSTM*）模型的準確性優(yōu)于LSTM*模型。

發(fā)表于：8/24/2023 5:00:00 PM

基于多維特征融合驗證的物聯(lián)終端安全防護方法研究[通信與網(wǎng)絡][物聯(lián)網(wǎng)]

物聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展和普及為人們的生活帶來了諸多便利，但普遍部署在非受控環(huán)境的終端設備也時刻面臨物理攻擊、非法替換等安全隱患。設備接入驗證是保障物聯(lián)終端及物聯(lián)網(wǎng)整體安全的關鍵，對此提出了一種基于多維特征融合驗證的物聯(lián)終端安全防護方法，通過采集設備操作系統(tǒng)類型、開放端口、MAC地址、IP地址用以表征設備身份，與預設規(guī)則進行比對后驗證設備的合法性。實驗表明，該方法在有效性和準確性方面表現(xiàn)良好，且具有低部署成本、高檢測性能等優(yōu)勢，具有一定的實用性和推廣價值。

發(fā)表于：8/24/2023 4:46:53 PM

網(wǎng)絡空間測繪資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值評估模型的建立及應用[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

現(xiàn)有網(wǎng)絡空間測繪系統(tǒng)具備端口響應信息獲取、網(wǎng)絡資產(chǎn)暴露面梳理、資產(chǎn)關聯(lián)分析以及聚合統(tǒng)計等功能，并且積累了幾十億計規(guī)模的網(wǎng)絡資產(chǎn)數(shù)據(jù)，但尚缺乏對于網(wǎng)絡空間測繪資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值的評估，無法定量地確定網(wǎng)絡資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值。提出了網(wǎng)絡空間測繪資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值評估模型，可以評估每條網(wǎng)絡資產(chǎn)數(shù)據(jù)的價值，并依據(jù)價值評分確定數(shù)據(jù)價值重要度等級。網(wǎng)絡空間測繪資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值評估模型可在某組織機構的網(wǎng)絡資產(chǎn)暴露面程度梳理、網(wǎng)絡資產(chǎn)屬性變化跟蹤監(jiān)控以及不同平臺網(wǎng)絡資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值對比等方面進行應用，同時，能為安全研究人員和資產(chǎn)管理人員對掌握其所關注的網(wǎng)絡目標資產(chǎn)安全狀況變化趨勢提供便利。

發(fā)表于：8/24/2023 4:40:43 PM

一種新的基于形式概念分析的漏洞分析預處理方法[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

漏洞分析技術已經(jīng)成為企業(yè)應對安全問題的一個研究重點，通過對系統(tǒng)中已有漏洞進行分析，可以幫助企業(yè)和相關工作人員熟悉漏洞的特點與產(chǎn)生原因，甚至可以快速、高效地發(fā)現(xiàn)未知漏洞，避免資產(chǎn)損失。針對漏洞分析技術中漏洞預處理過程展開研究，提出一種新的基于形式概念分析的漏洞分析預處理方法，實現(xiàn)了對已有漏洞根據(jù)其特征快速進行聚類，并以圖形化界面直觀展示給用戶的功能。實驗表明新的漏洞分析預處理方法可以快速、準確地獲得漏洞之間的所有關聯(lián)，為用戶進一步分析漏洞提供基礎，符合企業(yè)及相關人員使用需求。

發(fā)表于：8/24/2023 4:24:13 PM

論我國個人信息刪除權的雙重限制模式[其他][其他]

在信息主體與信息處理者的利益衡平中，信息主體的刪除權存在限制不足的問題。當刪除權的行使與公眾知情權、言論自由等公共利益發(fā)生沖突，或與信息處理者的利益損失顯著失衡時，我國刪除權的限制規(guī)則存在規(guī)范供給不足的問題。我國刪除權的限制規(guī)則采雙重限制模式，其中刪除權的形成限制以比例原則為指引，刪除權的行使限制以禁止權利濫用原則為指引。通過借鑒GDPR和BDSG中的刪除權限制規(guī)則，運用解釋和類推適用的方法對我國刪除權的限制規(guī)則進行完善。

發(fā)表于：8/24/2023 4:18:20 PM

論人工智能在刑事司法決策中的應用[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

人工智能在刑事司法領域的應用方興未艾，世界各國廣泛開發(fā)人工智能產(chǎn)品，以期提高司法效率，提升司法決策的公平性。然而，人工智能尚處于初級階段，存在決策偏見、算法黑箱等技術缺陷，并不能做到完全價值中立；人工智能的應用也對傳統(tǒng)司法原則和理論造成了沖擊，一定程度上威脅到了人權保護。所以，不能盲目夸大人工智能對于司法決策的作用。針對人工智能技術的缺陷，提出要在人工智能產(chǎn)品開發(fā)的各個階段減少決策偏見，推進相關認證標準；對于人工智能的應用問題，首先要明確人工智能只能輔助決策而不能替代決策，其次應加強人類的責任和監(jiān)管，保障決策的公平性。同時，應加強辯方的數(shù)據(jù)權利，以實現(xiàn)技術司法模式下的控辯平衡。

發(fā)表于：8/24/2023 3:52:43 PM

我國算法治理政策與科研主題協(xié)同研究[其他][其他]

探究我國算法治理政策與科研的協(xié)同情況，對推動算法治理相關科學研究和完善我國算法治理政策具有重要參考意義。選取我國算法治理領域的12部政策和545篇科研論文為樣本，結合LDA主題模型與Word2vec模型，對政策和文獻進行主題識別和相似度計算，并進行可視化分析，探究我國算法治理政策與科研的協(xié)同情況。實驗結果表明，算法治理的科學研究早于政策發(fā)布，算法治理政策與科研整體上協(xié)同性較低，但在技術治理當中有較高的協(xié)同趨勢。

發(fā)表于：8/24/2023 3:40:54 PM

生成式人工智能視閾下算法審計的制度構建與路徑創(chuàng)新[人工智能][其他]

隨著文心一言、通義千問、ChatGLM等我國生成式人工智能算法研發(fā)與應用的落地，加快構建并完善面向生成式人工智能的算法治理已成為完善算法監(jiān)管體系的題中之義。在算法治理體系之中，算法審計制度有利于算法異化與算法風險的糾偏問責，促進算法公平與數(shù)字正義的實質(zhì)透明，并實現(xiàn)算法公開與商業(yè)秘密的張力彌合，從而成為算法規(guī)制的關鍵制度配置。在全流程治理視角下，唯有“用算法審計算法”，實現(xiàn)書面合規(guī)審計與技術合規(guī)審計的協(xié)同并舉，才能在算法內(nèi)外部對算法的透明度、公平性、可控性、包容性和可問責進行多維視角的有效評估。而在算法審計實踐之中，現(xiàn)行法仍需完善剛柔并濟的差序規(guī)制格局，鞏固分類分級的精準治理，以實現(xiàn)算法審計內(nèi)外兼修的制度銜接，促進算法治理從碎片化監(jiān)管邁向更為一體化、敏捷化、精準化的治理格局。

發(fā)表于：8/24/2023 3:30:12 PM