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“数据出境豁免”规则下数据出境安全评估的演变与完善[其他][信息安全]

“数据出境豁免”规则通过提高数据安全评估制度的适用门槛、设置数据出境安全评估的豁免情形对数据出境安全评估制度产生了重要影响。然而“数据出境豁免”规则的设置在概念范畴、豁免事由的证成以及规范目的符合性等问题上并未完全理顺适用逻辑，这在一定程度上影响数据安全评估制度更好地发挥其效用。为此，通过反思“数据出境豁免”规则可能对数据安全评估制度造成的适用性困惑，将“数据出境豁免”规则与欧盟GDPR“克减规则”进行比较并探寻借鉴意义，从价值层面审视制度定位并通过体系化解释适恰上位法规范目的，从定性和定量双重维度考量豁免事由，加强“数据出境豁免”规则与国家数据分级分类制度之间的制度衔接。

发表于：4/1/2025 4:08:55 PM

基于改进FP-growth的多品类打包推荐算法[其他][其他]

多品类打包推荐是现代推荐系统中的重要任务，旨在通过组合不同类别的产品，向用户进行一站式推荐，以满足用户的多样化需求并提升用户体验。目前，该任务面临即时响应需求高、数据规模庞大、数据稀疏性高等挑战，现有打包算法难以应对。为解决上述问题，提出了一种基于改进FP-growth算法的多品类打包推荐算法，即在FP-growth算法的基础上，对产品属性间的关联关系进行挖掘，并根据属性关联规则匹配出符合度最高的打包产品，有效缓解了产品间的数据稀疏性问题。在基于航空旅游零售领域的数据集上，本方法相较于基准方法显著提高了打包质量和打包效率。

发表于：3/26/2025 5:22:23 PM

一种结合双阈值与WSN的OFDM辐射源个体识别[通信与网络][通信网络]

针对在低信噪比情况下OFDM辐射源识别率低的问题，提出一种双阈值与小波散射网络（Wavelet Scattering Network，WSN）结合的OFDM信号时频图辐射源个体识别方法。首先，建立包含指纹特征的OFDM信号指纹模型；其次，利用小波变换对一个符号周期内的OFDM信号进行时频分析得到时频图；再次，设计一种双参数阈值函数模型实现自适应抑制噪声干扰，提高时频图的图像质量。经WSN处理后，从优化后的时频图中提取小波散射系数作为特征集；最后，采用ResNet18进行分类识别。仿真实验结果表明，该方法能够显著抑制噪声干扰，在信噪比为-4 dB的条件下，识别精度达到87.5%，相较于其他方法表现出更高的识别精度和抗噪性能。

发表于：3/26/2025 5:06:06 PM

基于高原地区的超大规模海量MIMO系统混合场信道估计[通信与网络][通信网络]

为了改善高原地区通信条件较差的情况，可以部署超大规模海量多输入多输出（Extreme Large scale massive Multiple-Input Multiple-Output，XL-MIMO）系统。高原地区地形复杂，存在许多建筑、山脉等散射体，这些散射体可能形成近场和远场混合的复杂信道环境。在这种环境中，散射体的分布可能既包括远离基站的远场区域，也包括靠近基站的近场区域。由此构建混合场信道模型，来描述和模拟复杂的混合场信道特征。其次，为了保证XL-MIMO系统的容量和性能，需要获取混合场信道准确的信道状态信息。为此，提出了一种两阶段的信道估计方案。通过仿真验证，发现所提出的两阶段混合场信道估计方案在不同信噪比、不同导频长度、不同路径参数下都具有更优的归一化均方误差，因此更适合应用于复杂环境中的XL-MIMO系统。

发表于：3/26/2025 4:25:50 PM

LSTM与Transformer融合模型在时间序列预测中的应用研究[人工智能][智能电网]

随着可再生能源的快速发展，风电功率预测对于电网稳定运行和能源管理具有重要意义。风电功率预测是一个复杂的非线性问题，涉及多种气象因素和环境条件。提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）、自适应稀疏自注意力机制（ASSA）和Transformer的融合模型，用于发电功率的时间序列预测。该模型结合了LSTM在捕捉时间序列长期依赖性方面的优势、ASSA在处理局部特征交互稀疏性方面的高效性以及Transformer在捕捉全局依赖性方面的强大并行处理能力。通过实验验证，该模型在发电功率预测任务中表现出色，尤其是在极端波动或拐点处的预测精度上有所提高。与传统方法相比，该模型能够更准确地捕捉风电功率变化的复杂性和动态性，为风电场的运营管理提供了有力的决策支持。

发表于：3/24/2025 5:23:00 PM

基于边缘增强和多尺度时空重组的视频预测方法[人工智能][消费电子]

针对当前视频预测算法在生成视频帧时细节模糊、精度较低的问题，提出了一种基于边缘增强和多尺度时空重组的视频预测方法。首先通过频域分离技术，将视频帧划分为高频信息和低频信息，并对二者分别进行针对性处理。其次，设计了高频边缘增强模块，专注于高频边缘特征的学习与优化。同时，引入多尺度时空重组模块，针对低频结构信息，深入挖掘其时空依赖性。最终将高低频特征进行充分融合，用以生成高质量的预测视频帧。实验结果表明，与现有先进算法相比，该方法在预测性能上实现了提升，充分验证了其有效性。

发表于：3/24/2025 5:13:11 PM

融合数据加密技术的信息网络安全改进策略[通信与网络][信息安全]

为了提高信息网络安全性和隐私性，加强对网络攻击的防御能力，提出了融合数据加密技术的信息网络安全改进策略。首先对链路、节点以及端到端进行加密，实现信息传输全过程加密。然后融合ZUC算法与SM2算法，ZUC算法负责较长报文的加密解密，SM2算法用于改善ZUC算法中秘钥分配问题，提高加解密过程效率。实验结果表明，融合ZUC算法与SM2算法数据传输效率达到1 100 Mibit/s，计算资源空间占用为10 MB RAM。当字节长度为512 bit、明文数据在200 KB时，加密时间为2.2 s，用时最短。当字节长度为512 bit、明文数据为300 KB时，加密和解密的用时分别为3.74 s和4.12 s，在所有算法中加解密效率最高。因此，所提策略可有效维持安全的网络环境，提高用户信息的隐私性。

发表于：3/24/2025 4:57:36 PM

基于差分隐私的面部图像安全传播方法研究[通信与网络][信息安全]

人脸数据蕴含丰富身份信息，其隐私泄露问题备受关注。传统差分隐私方法直接对像素或特征向量整体添加噪声，导致识别性能下降且缺乏可解释性。为此，提出一种新型差分隐私方法，将特征嵌入向量结合分类方法设计，创新性地将响应数据转换为径向半径与切向角度两种形式，更好适配分类中的角度与距离度量。在此基础上，构建了基于角度与半径的差分隐私噪声生成机制，并通过差分隐私组合定理定义隐私预算并进行数学证明。此外，设计了隐私图像生成方法，通过优化评价函数实现隐私性与可用性的平衡。实验结果基于三个公开数据集，表明所提方法在径向与切向方向的组合应用中表现优异，在相同隐私预算下显著提升了识别性能。该方法实现了隐私保护与分类可用性的兼顾，并在解释性与性能上展现出显著优势。

发表于：3/24/2025 4:44:22 PM

基于操作系统行为测量的栈溢出检测方法[通信与网络][信息安全]

分析栈溢出原因和现有检测技术，提出一种基于操作系统行为测量的栈溢出检测方法。以操作系统行为测量为理论基础，对操作系统行为进行形式化定义。利用虚拟机自省技术实时监控程序运行时的内存访问，实现透明带外检测栈缓冲区溢出行为。实验结果表明，该方法能有效识别栈缓冲区溢出，且具有较低的误报率。这一研究成果为提高系统安全性提供了新的视角和解决方案。

发表于：3/24/2025 4:29:38 PM

星载多路电源优化设计[电源技术][航空航天]

星载电源因其特殊使用环境，有效的散热方式不多，因此对电源的功率密度和效率要求越来越高。又因其对元器件的严苛要求，可选择的电路和元器件相应受限。主要介绍了在原有星载多路电源设计的基础上，在可选择元器件范围内，优化其中反激电源电路设计，分析其工作原理，设计一款新型星载多路电源。最后用新设计的多路电源与原多路电源效率进行比较，验证了电源优化设计的可行性。

发表于：3/19/2025 5:11:00 PM