(东南大学网络空间安全学院，江苏 南京 211189)摘要：针对现有去中心化身份方案在多方授权中难以兼顾隐私保护与协议兼容性的问题，提出一种支持匿名认证的去中心化多方授权方案。该方案基于双线性配对构造，采用紧凑多重签名实现高效授权，利用零知识集合成员证明实现用户向授权机构的匿名身份验证。为解决协议兼容性问题，设计了交互式可验证表达结构，将零知识证明参数封装于W3C标准凭证中。安全性证明表明该方案在...

(1.国家计算机网络应急技术处理协调中心西藏分中心，西藏 拉萨 850000；2.中共西藏自治区委员会网络安全和信息化委员会办公室，西藏 拉萨 850000)摘要：针对高级持续性威胁(APT)攻击所具有的隐蔽性强、持续时间长、多阶段渐进的特点，提出了一种融合动态系统行为溯源图与静态威胁情报知识图谱的检测模型。该模型使用时空图注意力网络联合建模攻击链中的空间依赖与时间演化关系。通过图注意力网络捕捉实...

(上海市教育委员会财务与资产管理事务中心，上海 200003)摘要：针对组织网络攻击面动态变化和防御者视角不能有效识别黑客攻击手段的特点，基于多维攻击者视角构建以“资产管理、攻击面识别与风险值计算、攻击面修复与闭环验证、网络流量采集与实时监控分析”为流程的攻击面收敛管理体系，有效实现“安全左移”。对已知资产、影子资产等计入纳管范围，融合风险量化分级与安全漏洞闭环验证，开启持续监控以实时感知资产异动...

(1.四川大学电子信息学院，四川 成都 610065；2.四川航天电子设备研究所，四川 成都 610100)摘要：在无人机航拍中，因拍摄距离远、目标占比低，其线性尺度仅有十余像素且特征匮乏，导致检测性能显著下降。现有方法主要分为样本增强与多尺度感知，前者在航拍目标密集场景中易引入语义冲突，而后者在深层特征感知与全局建模上仍存在不足。为此，提出一种基于多尺度特征融合和SAM引导的小目标检测网络，通过...

(福州大学物理与信息工程学院，福建 福州 350108)摘要：在图像匹配任务中，非刚性变形会显著干扰传统关键点匹配算法的性能，造成匹配精度下降。针对此问题，提出一种基于概率建模与特征增强的匹配方法。首先，设计自适应关键点采样策略，通过动态空间约束与边界感知过滤，解决复杂形变下的关键点分布冗余问题。其次，针对确定性几何变换估计易陷入局部最优的缺陷，引入Student-t分布建模几何变换参数的不确定性...

（西安理工大学自动化与信息工程学院，陕西 西安 710048）摘要：针对通信辐射源识别中射频指纹易受多径效应与接收机畸变干扰的难题，提出了一种结合信道频率响应（Channel Frequency Response, CFR）相关性与联合变分模态分解（Joint Variational Modal Decomposition, JVMD）的多接收机协作OFDM辐射源识别方法。首先，根据多径信道的频域...

(中南大学法学院，湖南 长沙 410083)摘要：神经技术发展衍生出的神经数据因其具有生物性、敏感性与心理性，呈现出高度隐私风险与保护紧迫性。神经数据保护路径的分歧集中表现在融入现有框架、调整现行法律、立法创设新权利三方面。为此，应当结合技术特征，厘清神经数据保护的法理基础，并从全球整体视角出发，以《神经数据保护与治理宣言》为呼吁，助推区域法律框架重构，最终由《国际神经数据保护公约》达成全球保护共...

(中国移动通信集团山东有限公司，山东济南250000)摘要：数字经济时代，我国5 200万家中小企业是国民经济的中坚力量，激活数据要素价值对其高质量发展至关重要。借助PEST、波特价值链分别从宏观、微观分析中小企业激活数据要素价值的驱动因素，然后从两个层面进一步细探当前我国中小企业激活数据要素价值面临的困境。据此，基于数据价值链与波特价值链的“双链”视角，构建中小企业激活、释放数据要素价值总体架构...

(安徽新华学院，安徽 合肥 230088)摘要：大数据、人工智能等科技的发展，激励平台实施价格歧视并加剧了消费者数据隐私损失。研究了消费者数据隐私损失的边际分布状况，并分析了平台采用非线性合约获取用户数据隐私时的消费者净剩余变化。研究成果有助于为平台反垄断监管与数据隐私保护提供政策支持。根据结构估计以及反事实推断结果，数据隐私损失的边际分布在高曲率点显示出平台甄别激励强度高，消费者交易越频繁表示数...

(河北经贸大学会计学院，河北 石家庄 050061)摘要：数据资产入表是实现数据资源价值化的重要路径。以读客文化为例，探究了在数据价值衍生性、时效性差异及UGC数据产权复杂背景下，文化企业数据资产入表路径与会计处理逻辑。研究发现，读客文化通过“分类确权—价值评估—资产入表”三阶模式，将核心数据确认为无形资产，采用“成本法+动态调整”计量模型，确保价值准确。会计处理中针对核心层、业务层与衍生层三个不...

(中国人民公安大学法学院，北京 100038)摘要：生成式人工智能作为前沿技术突破的重要载体，其高效运转离不开多模态海量实时更新的数据支持。随着生成式人工智能蓬勃发展，跨境数据流动频率日益增加。生成式人工智能数据跨境流动带来经济价值与社会效益的同时，也存在一些法律风险:一是个人信息在跨境传输中可能面临泄露与滥用风险，二是对生成式人工智能产业产生负面影响的风险，三是数据跨境流动所引发的国家安全与数字...