论人工智能在刑事司法决策中的应用

论人工智能在刑事司法决策中的应用[人工智能][数据中心]

人工智能在刑事司法领域的应用方兴未艾，世界各国广泛开发人工智能产品，以期提高司法效率，提升司法决策的公平性。然而，人工智能尚处于初级阶段，存在决策偏见、算法黑箱等技术缺陷，并不能做到完全价值中立；人工智能的应用也对传统司法原则和理论造成了冲击，一定程度上威胁到了人权保护。所以，不能盲目夸大人工智能对于司法决策的作用。针对人工智能技术的缺陷，提出要在人工智能产品开发的各个阶段减少决策偏见，推进相关认证标准；对于人工智能的应用问题，首先要明确人工智能只能辅助决策而不能替代决策，其次应加强人类的责任和监管，保障决策的公平性。同时，应加强辩方的数据权利，以实现技术司法模式下的控辩平衡。

发表于：2023/8/24 下午3:52:43

大数据时代下欧盟数据可携带权的风险和启示

大数据时代下欧盟数据可携带权的风险和启示[其他][数据中心]

数据可携带权是欧盟于2018年生效的一项新兴权利，允许数据主体不受阻碍地将个人数据传输给另一个数据控制者。研究数据可携带权对我国个人数据保护体系的建构、国内互联网企业走向国际市场都将起到积极促进的作用。通过对欧盟《一般数据保护条例》中的立法规定及其实施现状进行分析，发现该条款实质上已沦为僵尸条款，并未发挥预期的功能。我国在《中华人民共和国个人信息保护法》中确立了此项权利，在后续相关制度规定时应当参考欧盟经验，对数据可携带权的客体范围进行限缩，加强政府部门分层级监管，实现数据可携带权的中国本土化。

发表于：2023/8/24 下午2:43:41

命令行接口模糊测试漏洞挖掘研究及应用

命令行接口模糊测试漏洞挖掘研究及应用[通信与网络][信息安全]

5G数据网络设备是现代通信的基础设施，其安全可靠性直接影响整个网络的安全可靠程度。命令行接口作为网络设备的基本操作接口，研究其存在的漏洞对提升整个网络安全具有至关重要的意义。基于模糊测试提出一种命令行接口漏洞挖掘方法，并对注入点分析及界定、模糊测试漏洞挖掘数据模型处理、模糊测试算法优化及模糊测试漏洞挖掘流程等关键技术及过程进行深入研究。研究成果直接运用到命令行接口模糊测试漏洞挖掘系统中，实现包含网络设备信息收集、模糊测试漏洞挖掘数据建模、网络设备响应信息分析、模糊测试漏洞挖掘执行、漏洞挖掘后分析及生成漏洞报告等关键功能。最后对未来提升命令行接口模糊测试漏洞挖掘系统的效率和有效性进行了讨论和展望。

发表于：2023/7/24 下午5:25:52

面向多维数据的异常点检测模型设计*

面向多维数据的异常点检测模型设计*[测试测量][信息安全]

为了在大数据环境下快速、精准地挖掘异常点，保障网络安全，提出了一种面向多维数据的异常点检测模型设计方案。该方案利用长短期记忆网络（LSTM）存储任意时间段的多维数据，并使用图卷积网络提取完整数据结构，同时加入惩罚参数和均方误差来缩小异常点出现范围。此外，还利用编码器和解码器构建变分自编码器函数模型，使其能够解读正常数据子特征，并通过编码重建损失函数来计算数据异常度量，从而实现异常点检测。经过实验验证，该方法表现出较高的检测正确率和运行效率，具有极高的应用价值。

发表于：2023/7/24 下午4:07:00

面向网络靶场应用的分布式一致性方案研究

面向网络靶场应用的分布式一致性方案研究[通信与网络][通信网络]

当前，为了应对日益复杂和严峻的网络空间安全威胁，网络靶场作为网络空间安全研究的重要科学装置受到高度关注。随着云计算、大数据等新技术的日臻成熟，网络靶场也逐渐从成本高昂的本地集群部署的方式，转向分布式服务提供的模式，综合性、大规模的分布式网络靶场已成为发展趋势。针对分布式网络靶场亟需解决的分布式一致性问题，分析得出网络靶场的一致性问题主要包括分布式资源调度和数据一致性两方面，提出采用启发式算法和Raft一致性算法的解决方案，保证分布式网络靶场应用的可靠性和稳定性。

发表于：2023/7/24 下午3:30:08

基于元学习的多头注意力时序卷积的入侵检测

基于元学习的多头注意力时序卷积的入侵检测[测试测量][信息安全]

为解决现有入侵检测方法在高阶依赖关系挖掘，处理时序特征和应对新型攻击手段检测等方面性能不足的问题，提出了一种基于元学习的多头注意力时序卷积的入侵检测方法。该方法引入了多头注意力机制，使模型能在不同尺度上捕捉网络数据的时序特征和高阶依赖关系。其次，结合多任务学习改进元学习算法对网络未知攻击进行识别，提升网络未知攻击的检测性能，此外，设计了一种自适应特征提取策略，动态调整特征提取粒度，以适应不同类型的网络攻击。在公开数据集实验对比表明，本文算法与主流算法相比，具有更高的准确率和F值。

发表于：2023/7/24 下午3:22:48

基于图论算法的网络通信异常节点识别*

基于图论算法的网络通信异常节点识别*[通信与网络][通信网络]

针对网络通信中异常节点的识别，传统的基于规则和签名的方式，或是只参考局部图形特征的方法，在识别网络中的关键用户时都存在局限性。提出了一种基于图论算法的异常节点检测方法。首先，通过线下采集的真实局域网数据集生成图网络；利用网络的多个图形特征来定位异常节点，分析其可能存在的异常行为；其次在网络公开数据集上进行实验，以验证检测的效果；最后的测试结果证明，本方法可以在网络通信中有效地定位异常节点，高效便捷，实用性佳。

发表于：2023/7/24 下午3:14:00

基于国密算法SM2和CP-ABE的医疗访问控制系统的设计与实现*

基于国密算法SM2和CP-ABE的医疗访问控制系统的设计与实现*[通信与网络][信息安全]

针对现有的医疗数据共享方案存在运算开销大和权限控制问题，提出了一种基于可撤销的多属性机构授权方案和国密算法SM2的医疗数据访问控制系统。与传统的CPABE撤销算法相比，本文改进的CPABE算法不需要重新加密所有的加密文件以及不需要更新全部合法用户的密钥，只需更新与已撤销属性关联的密文。试验表明本文设计的系统在加解密性能上比传统的方案快出10%左右。此外，本文将多属性授权机构、灵活的可撤销机制、国密算法SM2和全球可信的证书颁发机构（CA）集成到CPABE中，能很好地保证系统的前向、后向、多属性授权机构之间通信的安全性并且能有效地抵抗伪造攻击和合谋攻击。

发表于：2023/7/24 下午3:07:00

面向隐私保护机器学习的同态加密转换器设计与实现

面向隐私保护机器学习的同态加密转换器设计与实现[其他][信息安全]

传统机器学习技术可以充分挖掘数据价值但是无法保护数据隐私。基于同态加密的隐私保护机器学习是对于该问题的有效解决方案。当前将同态加密应用于隐私保护机器学习任务中的主要挑战在于缺少高层次的编程工具，尤其是缺少对于矩阵运算的抽象。采用CKKS同态加密方案，针对隐私保护场景设计了一种易于使用的同态加密转换器，其可将机器学习算法的明文程序转换为同态加密程序，同时保证矩阵的编码、加密和计算过程对用户透明。在五种医疗数据集上的实验结果表明，该转换器可在保证密态矩阵运算的安全性、正确性和高效性的同时，兼顾易用性。

发表于：2023/7/24 下午2:59:48

法律经济学视阈下“大数据杀熟”的监管困境及纾解

法律经济学视阈下“大数据杀熟”的监管困境及纾解[人工智能][数据中心]

“大数据杀熟”作为数字经济与人工智能算法发展的负外部性产物，一直存在理论与实践上的争议。在理论层面，学界对“大数据杀熟”的认知与定性观点不一，存在差别定价、价格欺诈、价格歧视多种讨论。在实践层面，“大数据杀熟”是一个综合性问题，在侵犯消费者权益的同时还涉及反垄断、信息安全等多个维度，现行法律规范与监管模式对该行为的回应尚有不足。本文通过法律经济学的分析方法，对“大数据杀熟”进行法理基础的解构，明确“大数据杀熟”的价格歧视本质，着重分析消费者权益减损、市场失灵等法律监管困境，在此基础上得出逆向选择进行反歧视、制度创新完善监管体系，正本清源强化算法权力治理等纾解建议，以期实现提高经济效率与维护消费者权益两大目标的衡平。

发表于：2023/7/24 下午2:40:00