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基于遺傳算法和LightGBM的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知模型

針對傳統(tǒng)煙草工業(yè)系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測方法存在的特征間聯(lián)系和上下文信息丟失等問題，提出了一種基于遺傳算法改進的LightGBM模型，此模型能夠使得模型避免陷入局部最優(yōu)情況。首先通過計算構(gòu)建樹模型對數(shù)據(jù)降維，從高維數(shù)據(jù)中挖掘出對于檢測效果影響重要的關(guān)鍵特征信息，并使用提出的模型對這些關(guān)鍵特征信息進行分析。為了評估模型的有效性與優(yōu)越性，使用準確率和損失進行模型評價，并與其他網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測模型Tabular model、TabNet、LightGBM、XGBoost進行對比。使用公開數(shù)據(jù)集 CIC.IDS.2018 進行實驗分析。結(jié)果表明，在高特征的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知下，多分類和二分類的識別準確率分別達99.43%和99.87%，在低特征情況下，多分類和二分類的識別準確率分別達98.73%和99.39%，具有較高準確率以及良好的靈活性和魯棒性。

發(fā)表于：2024/3/25

依賴差分隱私：關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集下的高斯機制

差分隱私(Differential Privacy)是一種數(shù)據(jù)擾動框架，它保證查詢結(jié)果在概率上不可區(qū)分。研究表明差分隱私應(yīng)用于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集時，將帶來隱私泄露的風險。根據(jù)依賴差分隱私(Dependent Differential Privacy)，量化了依賴差分隱私敏感度的度量；隨后，提出了依賴差分隱私-高斯機制算法(Gaussian Mechanism Algorithm Dependent Differential Privacy)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)擾動，同時證明了該機制滿足隱私保證的基本定理；通過使用真實數(shù)據(jù)集的實驗表明，GMA DDP在管理依賴數(shù)據(jù)的隱私-效用權(quán)衡方面具有較高的可用性。

發(fā)表于：2024/3/25

關(guān)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)安全治理框架的探究

發(fā)表于：2024/3/25

數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)新范式下的企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權(quán)

企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)屬不清給數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場化交易帶來巨大障礙，延用傳統(tǒng)產(chǎn)權(quán)保護模式已經(jīng)捉襟見肘，如何尋求更為合理的產(chǎn)權(quán)配置方案已成為學界日益關(guān)注的焦點。《數(shù)據(jù)二十條》創(chuàng)新性提出構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)“三權(quán)分置”的新范式，賦予企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權(quán)，是促進數(shù)據(jù)社會化流通和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的必然要求。但該政策指引并不能直接與法定權(quán)利作等價轉(zhuǎn)換，需要通過立法程序予以法定化，個人利益和共同善則為其權(quán)利建構(gòu)提供了正當化依據(jù)。從本質(zhì)上看，企業(yè)數(shù)據(jù)持有者權(quán)是一種對數(shù)據(jù)的“弱支配權(quán)”，其淡化了所有權(quán)的絕對排他支配性，強調(diào)企業(yè)對數(shù)據(jù)的事實支配控制。在權(quán)利內(nèi)容上，包含持有、處理、收益和處分權(quán)能，旨在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的使用與交換雙重價值，以此化解企業(yè)數(shù)據(jù)上承載的多元主體利益沖突，保護企業(yè)合法權(quán)益，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價值。

發(fā)表于：2024/3/25

自動化行政的裁量困境與解決路徑

行政裁量自動化是行政裁量與人工智能相結(jié)合的產(chǎn)物，也是順應(yīng)智慧政府建設(shè)的必然趨勢。但由于計算機程序算法的確定性特征，在編程中不允許存在二義性，特別是法條中俯拾皆是的“不確定法律概念”帶來的模糊性，給行政裁量的自動化造成困難，很多學者因此認為，行政自動化系統(tǒng)不能處理裁量問題。事實上，模糊邏輯理論是人類處理這一問題的有力工具，將其引入自動化系統(tǒng)可以突破傳統(tǒng)二值邏輯的束縛，并為運用模糊產(chǎn)生式規(guī)則處理行政裁量問題奠定堅實的基礎(chǔ)。

發(fā)表于：2024/3/25

流量劫持罪名認定的困境與紓解——基于數(shù)據(jù)安全法益的視角

流量劫持不僅會因破壞市場競爭秩序被反不正當競爭法規(guī)制，還有可能因參與網(wǎng)絡(luò)黑灰產(chǎn)業(yè)犯罪而落入刑法范疇。基于行為復雜與主體多元的特性，流量劫持的罪名認定存在計算機犯罪與財產(chǎn)犯罪兩種典型觀點，其背后反映出虛擬財產(chǎn)法益、網(wǎng)絡(luò)秩序法益與系統(tǒng)安全法益的取舍。基于流量劫持行為過程和應(yīng)用場景的考量，其本質(zhì)應(yīng)為對計算機信息系統(tǒng)或應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)通信行為加以非法控制，侵害了數(shù)據(jù)安全法益。破壞計算機信息系統(tǒng)罪所保護的數(shù)據(jù)安全法益，與流量劫持的侵害法益趨同，具有適用的可行性與必要性；同時需要對數(shù)據(jù)、應(yīng)用程序、干擾等入罪要件進行刑法教義學釋義。

發(fā)表于：2024/3/25

算法解釋權(quán)：賦權(quán)爭議、適用邏輯與適用機制

自動化決策算法在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用日漸廣泛，算法治理成為法學研究的熱點。在算法治理探索的路徑上，算法解釋權(quán)的引入具有重要意義。我國《個人信息保護法》第24條第3款規(guī)定了具有中國特色的算法解釋權(quán)，但在權(quán)利構(gòu)造上依舊模糊。因此需要圍繞算法解釋權(quán)的構(gòu)成要件展開分析，從主體、時間和內(nèi)容三個方面著重討論算法解釋權(quán)的適用機制，有助于為算法解釋權(quán)適用提供充分的理論依據(jù)和具體的操作指引。

發(fā)表于：2024/3/25

蘋果Apple Silicon芯片被曝安全漏洞

3 月 22 日消息，安全專家近日在蘋果 Apple Silicon 芯片上漏洞，被黑客利用可以竊取用戶數(shù)據(jù)。專家表示該漏洞固然可以被緩解和修復，但會嚴重影響性能表現(xiàn)。該漏洞存在于 Data Memory-Dependent Prefetcher（DMP）中，黑客利用該漏洞可以竊取加密密鑰，從而訪問用戶的數(shù)據(jù)。 DMP 又被稱作間接內(nèi)存 prefetcher，位于內(nèi)存系統(tǒng)中，可以預測當前運行代碼最有可能訪問的數(shù)據(jù)所在內(nèi)存地址。而黑客可以利用現(xiàn)有的訪問模式，預測下一個要獲取的數(shù)據(jù)位，從而影響正在預取的數(shù)據(jù)，訪問用戶的敏感數(shù)據(jù)，研究人員將這種攻擊命名為 "GoFetch"。

發(fā)表于：2024/3/22

360發(fā)布國內(nèi)首個AI實戰(zhàn)應(yīng)用安全大模型

3月20日消息，據(jù)媒體報道， 360公司重磅推出了安全大模型3.0，這是國內(nèi)首個實現(xiàn)AI實戰(zhàn)應(yīng)用的安全行業(yè)大模型。安全行業(yè)大模型的架構(gòu)體系由技術(shù)層、能力層和應(yīng)用層三大層級構(gòu)成，而360安全大模型在這三個層級均表現(xiàn)出色，綜合數(shù)據(jù)排名位居首位，實力不容小覷。在技術(shù)層方面，360安全大模型以360智腦為基石，依托公司近20年積累的海量攻防技戰(zhàn)術(shù)、漏洞庫、病毒庫等安全大數(shù)據(jù)，提取高質(zhì)量語料進行訓練。憑借大數(shù)據(jù)、高算力、強算法的融合，構(gòu)筑起難以復制、無可替代的競爭優(yōu)勢。在能力層方面，360安全大模型作為核心，構(gòu)建了一個強大的安全智能體體系。該體系不僅具備目標理解、邏輯推理、效果評估和知識記憶等能力，還能靈活連接、配置、驅(qū)動、協(xié)同各類產(chǎn)品。

發(fā)表于：2024/3/21

Open AI頻陷非法數(shù)據(jù)收集爭議

“有許多專家相信，Open AI公司在使用公共視頻網(wǎng)站的數(shù)據(jù)訓練其大模型。”美國“商業(yè)內(nèi)幕”網(wǎng)站18日刊文稱，這家業(yè)界領(lǐng)先的人工智能（AI）初創(chuàng)企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的方式正在引發(fā)爭議。不只是Open AI，近期美國多個頭部科技企業(yè)遭遇類似爭議。訓練人工智能大模型的數(shù)據(jù)來源是否合法？如何界定企業(yè)使用公眾數(shù)據(jù)的邊界？都成為未來各國完善人工智能法規(guī)需要認真考慮的問題。 Open AI遭遇質(zhì)疑 “商業(yè)內(nèi)幕”網(wǎng)的文章以O(shè)pen AI公司旗下大火的人工智能視頻創(chuàng)作工具Sora為例稱，Sora的訓練依賴海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)很可能搜刮自谷歌旗下的YouTube視頻網(wǎng)站，而這已經(jīng)幾乎是公開的秘密。事實上，YouTube官方一直禁止使用自動化工具批量下載網(wǎng)站視頻的做法，也禁止下載YouTube視頻用于商業(yè)目的，并采取限流等措施應(yīng)對工具刮削。文章稱，目前尚不清楚Open AI是用了什么樣的技術(shù)手段繞過YouTube的攔截。

發(fā)表于：2024/3/21

UDP 協(xié)議被曝漏洞：可被利用發(fā)起拒絕服務(wù)攻擊

3 月 21 日消息，CISPA Helmholtz 信息安全中心的安全專家近日發(fā)布報告，稱在用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議（UDP）中發(fā)現(xiàn)安全漏洞，追蹤編號為 CVE-2024-2169，預估影響全球 30 萬臺聯(lián)網(wǎng)主機及其網(wǎng)絡(luò)。

發(fā)表于：2024/3/21

全球第六大IT服務(wù)提供商富士通遭黑客攻擊

全球第六大 IT 服務(wù)提供商富士通遭黑客攻擊：多個系統(tǒng)被感染、客戶敏感數(shù)據(jù)泄露

發(fā)表于：2024/3/19

技術(shù)為根創(chuàng)新為翼|江南信安榮獲三項北京市新技術(shù)新產(chǎn)品證書

技術(shù)為根創(chuàng)新為翼|江南信安榮獲三項北京市新技術(shù)新產(chǎn)品證書近日，江南信安（北京）科技有限公司研發(fā)的服務(wù)器密碼機、神威密碼芯片和密鑰管理系統(tǒng)三款產(chǎn)品榮獲《北京市新技術(shù)新產(chǎn)品（服務(wù)）證書》。此證書是由北京市科學技術(shù)委員會、北京市發(fā)展和改革委員會、北京市經(jīng)濟和信息化局、北京市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會、北京市市場監(jiān)督管理局聯(lián)合批準頒發(fā)。證書的取得印證了以上三款產(chǎn)品的實用性、先進性及創(chuàng)新性，也反映了政府和權(quán)威機構(gòu)對江南信安研發(fā)實力和市場前景的充分肯定，進一步體現(xiàn)了公司在行業(yè)中的技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢。

發(fā)表于：2024/3/15

2023年斯坦福大學勒索軟件攻擊中2.7萬人的數(shù)據(jù)泄露

2023 年，勒索軟件攻擊影響了斯坦福大學公共安全部 ( SUDPS ) 網(wǎng)絡(luò)。斯坦福大學對事件進行調(diào)查后得出的最新結(jié)論是，勒索軟件團伙竊取了 2.7 萬人的數(shù)據(jù)。不過，此次襲擊并未影響到其他部門。此外，據(jù)斯坦福大學稱，有未經(jīng)授權(quán)的個人訪問了這些數(shù)據(jù)。在 2023 年 5 月 12 日至 9 月 27 日期間，黑客訪問了公共安全部的網(wǎng)絡(luò)。

發(fā)表于：2024/3/15

法國官方就業(yè)機構(gòu)遭網(wǎng)絡(luò)攻擊，4300 萬人面臨數(shù)據(jù)泄露風險

3 月 15 日消息，法國官方兩家就業(yè)相關(guān)機構(gòu)遭遇網(wǎng)絡(luò)攻擊，4300 萬人的數(shù)據(jù)面臨風險。根據(jù) 2023 年 1 月的數(shù)據(jù)，法國總?cè)丝诩s為 6804 萬，這意味著可能的受害者規(guī)模相當于法國公民總數(shù)的 63%。此次遭遇攻擊的兩家機構(gòu)分別為負責失業(yè)救濟的 France Travail 和負責促進殘疾人就業(yè)的 Cap emploi。據(jù)法國數(shù)據(jù)保護部門 CNIL 公告，此次網(wǎng)絡(luò)攻擊涉及過去 20 年內(nèi)在 France Travail 或其前身 Pôle emploi 進行過登記的求職者。此次泄露的個人數(shù)據(jù)包括姓名、社會安全號碼、France Travail 標識符、電子和實體郵件地址以及電話號碼。

發(fā)表于：2024/3/15