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基于保形加密的民航旅客信息脫敏方法

針對(duì)民航旅客數(shù)據(jù)量大、涉及個(gè)人敏感信息多、在特殊情況下需要用到原值的問題，研究了一種基于保形加密的民航旅客信息脫敏方法。首先，按照應(yīng)用場(chǎng)景和敏感程度的不同，結(jié)合數(shù)據(jù)特點(diǎn)，篩選出合理字段并據(jù)此確定調(diào)整因子的值，然后利用保形加密框架加密敏感信息，從而避免脫敏結(jié)果單一。該方法在保證數(shù)據(jù)不失真的前提下，能有效減少各字段之間的關(guān)聯(lián)性，增加密文破解難度，降低個(gè)人信息泄露風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，在需要獲取原值時(shí)可以高效還原數(shù)據(jù)，以滿足各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。以民航電子客票數(shù)據(jù)為例，模擬相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性和實(shí)用性。

發(fā)表于：2025/11/25

AI大語言模型的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與治理措施

隨著AI大語言模型的迅猛發(fā)展，其在為各領(lǐng)域帶來創(chuàng)新機(jī)遇的同時(shí)，也引發(fā)了諸多數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。深入剖析AI大語言模型所面臨的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，包括數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)偏見等方面，并針對(duì)性地提出一系列治理措施，旨在為構(gòu)建安全可靠的AI大語言模型應(yīng)用環(huán)境提供全面的理論依據(jù)與實(shí)踐指導(dǎo)，促進(jìn)該技術(shù)在合法合規(guī)且安全的軌道上持續(xù)發(fā)展。

發(fā)表于：2025/11/25

一種針對(duì)垂類模型的綜合成效評(píng)測(cè)框架

針對(duì)垂類模型在評(píng)測(cè)實(shí)踐中存在的評(píng)價(jià)維度單一、缺乏領(lǐng)域適配性以及方法碎片化等問題，提出了一套綜合成效評(píng)測(cè)框架。該研究旨在通過標(biāo)準(zhǔn)化方案解決技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用之間的“評(píng)價(jià)斷層”，為垂類模型的開發(fā)、部署和監(jiān)管提供科學(xué)依據(jù)。研究方法包括構(gòu)建以安全合規(guī)、技術(shù)性能和應(yīng)用價(jià)值為核心的多維指標(biāo)體系，并配套設(shè)計(jì)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集構(gòu)建策略與混合評(píng)測(cè)方法，后者融合了自動(dòng)化測(cè)試、人工評(píng)估和大模型作為裁判的評(píng)估手段。研究結(jié)果形成了一套結(jié)構(gòu)化的評(píng)測(cè)體系，涵蓋評(píng)價(jià)對(duì)象分類、指標(biāo)定義和方法實(shí)施，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同類型垂類模型的全面、可比較評(píng)估。結(jié)論表明，該框架有助于提升評(píng)測(cè)的客觀性和可操作性，推動(dòng)垂類模型在關(guān)鍵領(lǐng)域的可信賴應(yīng)用，未來需通過實(shí)踐驗(yàn)證和動(dòng)態(tài)優(yōu)化以適應(yīng)技術(shù)發(fā)展。

發(fā)表于：2025/11/25

英文語言大模型特定文化改造方法研究

大語言模型的迅猛發(fā)展已成為人工智能領(lǐng)域的顯著趨勢(shì)。然而，目前領(lǐng)先的大語言模型多基于英文，直接將其應(yīng)用于特定文化領(lǐng)域下的任務(wù)時(shí)存在局限，如特定領(lǐng)域知識(shí)不足和文化價(jià)值觀差異導(dǎo)致的誤解。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，提出了一種針對(duì)特定文化背景下大模型的快速改造方法，該方法基于特定文化知識(shí)能力和安全價(jià)值觀數(shù)據(jù)進(jìn)行指令微調(diào)。以中文為特定文化背景，選用LLaMA38B英文大模型作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，評(píng)估結(jié)果顯示，改造后的大模型在保持原有領(lǐng)域知識(shí)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，顯著增強(qiáng)了在特定領(lǐng)域下的知識(shí)能力和安全價(jià)值觀適應(yīng)能力。

發(fā)表于：2025/11/25

基于同態(tài)加密的AI模型參數(shù)安全計(jì)算與防泄露方法

隨著人工智能在醫(yī)療、金融等敏感領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，模型參數(shù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)成為關(guān)鍵問題。提出一種基于同態(tài)加密（HE）的AI模型參數(shù)安全計(jì)算與防泄露方法，采用CKKS方案在密文空間中實(shí)現(xiàn)參數(shù)加密、前向推理與梯度更新，避免了訓(xùn)練過程中明文暴露的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明，HESGD在MNIST上最高準(zhǔn)確率達(dá)99.1%；在計(jì)算開銷上，實(shí)現(xiàn)了效率與安全性的平衡，信息泄露風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)接近0.0。研究表明，該方法在保持模型精度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了高效安全計(jì)算與近乎零泄露風(fēng)險(xiǎn)，具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：2025/11/25

領(lǐng)域大語言模型的內(nèi)容安全控制研究

隨著大語言模型在非通用領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，其在知識(shí)管理、決策支持和安全信息交流等方面展現(xiàn)出巨大潛力。然而，這些領(lǐng)域具有高度的專業(yè)性和敏感性，在特定場(chǎng)景下確保輸出內(nèi)容的安全性與合規(guī)性是主要挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有方法主要依賴模型的重新訓(xùn)練或微調(diào)，成本高且靈活性不足。提出了一種無需重新訓(xùn)練模型的精細(xì)化輸出控制方法，將輸出控制抽象為分類問題，利用分類算法對(duì)生成內(nèi)容進(jìn)行判斷，決定是否輸出。該機(jī)制結(jié)合數(shù)學(xué)建模與特征工程，力求在滿足業(yè)務(wù)需求的同時(shí)，最大限度地減少潛在風(fēng)險(xiǎn)，提升輸出的安全性與合規(guī)性。

發(fā)表于：2025/11/25

面向空間應(yīng)用的UBP-LKH樹組播密鑰管理方案研究

隨著空間信息技術(shù)的快速發(fā)展，組播通信需求逐步向衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)延伸，然而傳統(tǒng)基于地面設(shè)備的組播密鑰管理方案在星載環(huán)境中面臨性能瓶頸與安全隱患。針對(duì)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源受限的特性，提出基于邏輯密鑰（Logical Key Hierarchy，LKH）樹結(jié)構(gòu)調(diào)整的無索引的B+LKH（Unsearchable Balance Plus Logical Key Hierarchy，UBP-LKH）樹方案：通過設(shè)計(jì)雙閾值觸發(fā)機(jī)制，利用組播密鑰管理系統(tǒng)（Multicast Key Management System， MKMS）的計(jì)算資源空閑時(shí)段實(shí)施下限重構(gòu)（樹壓縮）與上限重構(gòu)（樹擴(kuò)展），動(dòng)態(tài)優(yōu)化密鑰樹層級(jí)結(jié)構(gòu)以降低加密次數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明，在中小型組播規(guī)模（5~127個(gè)節(jié)點(diǎn)）下，該方案較經(jīng)典LKH樹有最多20%的加密效率提升，且優(yōu)化幅度隨樹高與成員個(gè)數(shù)呈負(fù)相關(guān)。該研究為星載環(huán)境提供了可擴(kuò)展的組播密鑰管理模式，兼具資源適配性與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：2025/11/14

奇安信發(fā)布量子安全SD-WAN

11月7日，2025年世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)“互聯(lián)網(wǎng)之光”博覽會(huì)在浙江烏鎮(zhèn)舉行。作為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，奇安信在大會(huì)上重磅發(fā)布量子安全SD-WAN新品。該產(chǎn)品以“安全‘量子級(jí)’、部署‘零改造’”為核心訴求，對(duì)傳統(tǒng)安全架構(gòu)進(jìn)行了根本性革新，以應(yīng)對(duì)量子時(shí)代的安全挑戰(zhàn)與行業(yè)需求，從而為金融、能源、政務(wù)、交通等關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施廣域通信筑牢一道堅(jiān)實(shí)的“量子級(jí)”安全防線，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速擁抱量子科技浪潮。

發(fā)表于：2025/11/11

TEE失效新型物理攻擊讓英偉達(dá)和英特爾AMD全部破防

可信任執(zhí)行環(huán)境（TEE）被NVIDIA Confidential Compute、AMD SEV-SNP、Intel SGX/TDX廣泛采用，承諾內(nèi)核淪陷仍可保護(hù)機(jī)密。研究團(tuán)隊(duì)披露TEE.fail攻擊：先取得內(nèi)核權(quán)限后，在內(nèi)存總線攔截并注入封包，即可低成本繞過最新防護(hù)，利用確定性加密實(shí)施重放，竊取數(shù)據(jù)、篡改代碼、偽造安全證明。Intel、AMD、NVIDIA已確認(rèn)服務(wù)器TEE對(duì)物理攻擊失效，并承認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)，分別建議輔以物理控制及在保密、完整、防重放間平衡。

發(fā)表于：2025/10/31

Fortinet發(fā)布《2025年全球網(wǎng)絡(luò)安全技能差距研究報(bào)告》

近日，專注推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)與安全融合的全球性綜合網(wǎng)絡(luò)安全解決方案供應(yīng)商 Fortinet，發(fā)布《2025 年全球網(wǎng)絡(luò)安全技能差距研究報(bào)告》。該報(bào)告基于對(duì)來自29個(gè)不同國(guó)家和地區(qū)的1,850多名IT及網(wǎng)絡(luò)安全決策者的調(diào)查，覆蓋制造業(yè)和金融服務(wù)等多個(gè)行業(yè)。

發(fā)表于：2025/10/30

綠盟科技發(fā)布2025三季報(bào)

10月29日晚，綠盟科技發(fā)布了2025年三季度報(bào)告。綠盟科技立足自身業(yè)務(wù)，圍繞經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，做好“3+3+X+Y”戰(zhàn)略聚焦，不斷提升自身能力。以“數(shù)”與“智”為核心方向，聚焦AI安全、數(shù)據(jù)安全與實(shí)戰(zhàn)攻防三大領(lǐng)域，持續(xù)深化創(chuàng)新與落地，完善產(chǎn)品矩陣、積累標(biāo)桿案例，共同推進(jìn)重大項(xiàng)目加速落地，探索智能時(shí)代安全能力的新形態(tài)。

發(fā)表于：2025/10/30

網(wǎng)絡(luò)安全視角下數(shù)據(jù)要素安全治理研究

“數(shù)據(jù)要素”是驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心資源，其本質(zhì)是通過數(shù)據(jù)資源的整合、加工和流通，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，賦能業(yè)務(wù)決策、社會(huì)治理和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，數(shù)據(jù)要素不僅僅是“原始數(shù)據(jù)”，而是通過采集、整合、加工、流通、應(yīng)用等過程，能直接發(fā)揮其網(wǎng)絡(luò)安全價(jià)值的數(shù)據(jù)資源形態(tài)，例如網(wǎng)絡(luò)威脅告警和威脅情報(bào)等。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全工作所產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)要素成為網(wǎng)絡(luò)安全治理的核心要素之一。這些安全數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、傳輸與處理在協(xié)助提供網(wǎng)絡(luò)安全決策支持的同時(shí)，也帶來了巨大的安全隱患。從數(shù)據(jù)要素的安全角度出發(fā)，分析網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)匯聚過程中面臨的主要安全威脅，提出相關(guān)的保護(hù)措施和技術(shù)方案，旨在為網(wǎng)絡(luò)安全治理提供實(shí)踐指導(dǎo)。

發(fā)表于：2025/10/29

一種面向數(shù)據(jù)資源共享的安全保障模型研究

數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，安全共享對(duì)企業(yè)、行業(yè)乃至國(guó)家發(fā)展具有重要意義。然而，當(dāng)前數(shù)據(jù)共享面臨諸多挑戰(zhàn)。分析了數(shù)據(jù)共享中各方的核心需求，提出了一種數(shù)據(jù)共享安全模型，構(gòu)建了數(shù)據(jù)共享基礎(chǔ)平臺(tái)。平臺(tái)圍繞跨地域、跨部門、跨業(yè)務(wù)等的共享交換場(chǎng)景需求，解決數(shù)據(jù)共享中來源安全可信、交換安全可控、共享安全審計(jì)、流通安全監(jiān)管、傳輸安全可靠、數(shù)據(jù)受控訪問等問題，對(duì)推動(dòng)數(shù)據(jù)安全共享發(fā)展具備一定的參考意義。最后，分析了數(shù)據(jù)安全共享發(fā)展趨勢(shì)，包含技術(shù)融合創(chuàng)新對(duì)安全共享效能的有效提升，跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)體系亟待制定等。

發(fā)表于：2025/10/29

約減輪數(shù)輕量級(jí)密碼PFP的密鑰恢復(fù)分析

PFP算法是2017年提出的一種借鑒國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)PRESENT算法設(shè)計(jì)的輕量級(jí)分組密碼。它基于FeistelSP結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，采用比特置換技術(shù)，在軟硬件實(shí)現(xiàn)效率方面較PRESENT算法更高。為評(píng)估其抗差分分析能力，基于已提出的25輪區(qū)分器，在區(qū)分器之前增加1輪，之后增加2輪，形成28輪的結(jié)構(gòu)。通過分析新增3輪的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，構(gòu)造符合區(qū)分器的明文結(jié)構(gòu)，優(yōu)化密鑰猜測(cè)順序；并利用提前拋棄技術(shù)，首次實(shí)現(xiàn)了對(duì)PFP算法28輪的密鑰恢復(fù)，比現(xiàn)有的最高攻擊輪數(shù)27輪多1輪。整個(gè)攻擊的過程需要263個(gè)明文的數(shù)據(jù)量，時(shí)間復(fù)雜度約為257.2次28輪加密，與整體34輪相比，還剩17.4%的輪數(shù)(6輪)作為安全冗余，這表明目前PFP算法仍然有足夠的安全性。

發(fā)表于：2025/10/29

面向Windows平臺(tái)的樣本對(duì)抗研究

隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)的不斷演進(jìn)，針對(duì)企業(yè)和組織的高級(jí)持續(xù)性威脅（APT）攻擊愈演愈烈。APT攻擊的成功與否，很大程度上依賴于后滲透階段的執(zhí)行質(zhì)量，在該階段，攻擊者利用復(fù)雜的對(duì)抗技術(shù)實(shí)現(xiàn)持久控制和數(shù)據(jù)竊取。圍繞后滲透中的對(duì)抗技術(shù)展開，探討了Bootkit、COM接口濫用、BYOVD、VEILP7等對(duì)抗技術(shù)，提出了一種新的對(duì)抗框架，并通過實(shí)驗(yàn)展示了其在多個(gè)反病毒工具中的對(duì)抗能力以及相對(duì)于現(xiàn)有對(duì)抗工具的優(yōu)勢(shì)，并針對(duì)該框架提出相應(yīng)的對(duì)抗策略，旨在推動(dòng)對(duì)抗技術(shù)的研究和防御機(jī)制的優(yōu)化。

發(fā)表于：2025/10/28