工业互联网是数字化、网络化、智能化时代各项先进技术在工业领域的深度融合。数据作为新型生产要素，正日益成为工业互联网平台创新发展的核心驱动力，在促进生产效率提升、优化生产过程、助力生产模式转型升级等方面发挥重要作用。从数据要素与工业互联网平台的基本概念出发，系统论述了数据要素驱动工业互联网平台的作用机理，结合工业互联网平台典型应用场景，深入分析了我国数据要素驱动工业互联网平台发展面临的现实问题与挑战，并给出相应对策及建议，旨在为数据要素驱动工业互联网平台创新应用和推广提供深刻洞察和有益启示。

针对大规模网络入侵方式层出不穷，为应对多形态下的网络安全威胁，提出一种基于多粒度级联森林优化算法的网络入侵检测模型。首先对原始数据进行预处理，然后融合Fisher Score算法对不同特征信息进行权重选择排序，最后将其排序后的特征信息送入级联森林的卷积层和森林层，对特征信息进行深度表达和分类，从而得到精准的分类结果。经KDD 99数据集进行验证，在不同测试集占比为90%、70%和30%三组实验情况下，分别实现了98.20%、99.00%、99.27%的分类精度。实验结果证明，所提算法能够准确识别多种网络攻击，为现有网络入侵检测提供有效区分依据。

基于高性能FPGA提出了一种超高速IPSec安全设备的设计方案；此方案在以CPU作为控制中枢的基础上，利用高性能FPGA配合高速接口实现100G的IPSec安全传输，同时利用高性能FPGA和噪声源芯片实现国密算法对高速数据进行加解密。搭建测试环境对样机进行测试，测试结果表明，超高速IPSec安全设备可完成高达82 Gb/s吞吐率的IPSec安全传输，整个系统延时达90 μs级。

2024年3月14日，国家标准化管理委员会正式发布了国标GB/T 43697—2024《数据安全技术 数据分类分级规则》。该标准是我国在数据治理方面的最新研究成果，也是我国首次采用“数据安全技术”作为前缀的国标文件。该文件的发布将在国家安全、社会秩序、经济运行等多个方面产生重大影响。从国内外数据分类分级治理的相关研究背景出发，介绍了新国标的文本内容，对比了中美两国对数据的规制方案。本文认为，新国标的发布，将在提升国家数据治理水平、补齐国家安全短板、应对国际数据规则制定压力和提升我国国际形象等方面产生积极影响。最后，对我国未来数据安全工作给出了建议与展望。

人工智能技术已深入军事作战的各个领域，对现代战争形态进行了全面革新。数据作为军事智能模型的核心驱动力，为模型的有效运转提供了保障。然而，由于深度学习的不可解释性，对抗攻击技术的存在给当前军事智能模型带来了严峻的数据安全问题。这种威胁在智能系统的训练和推理过程中均可能产生，形式多样，难以防范。同时，受到对抗样本干扰的军事数据类型多样，敌方采取的欺骗手段也日趋复杂。因此，分析军事智能数据安全风险样态，并进一步给出军事智能数据风险的防范措施，希望能够为增强军事智能数据的安全性提供有益的参考和借鉴。

方面级情感分类旨在确定句子中给定方面词的情感极性。该任务先前提出的方法无法提取语义信息丰富的上下文初始表示向量，同时也不能精确地捕获局部关键特征的范围。因此，提出了一种结合BERT语义融合(BERTSF)和关键词特征提取（KFE）的方面级情感分类模型（KFE-BERTSF）。BERTSF通过门控融合函数融合BERT编码器的高层语义信息，以提取语义信息更加丰富的上下文初始表示向量。KFE通过动态阈值划分句子的局部上下文和非局部上下文，并利用句法距离掩码（SDMask）和距离感知注意力（ADA）提取两个区域的局部关键特征。基于三个数据集上的实验结果表明， KFE-BERTSF取得了比基准模型更好的成绩。

随着高密度航天发射，火箭残骸数量呈现快速增长态势，全面掌握火箭残骸落点综合态势，是高效评估火箭残骸灾害风险和应急指挥决策的重要依据。提出了火箭残骸落点综合态势分析业务模型和主题域数据模型，论述了基于海量历史残骸落点数据资源，开展火箭残骸落点预报精确度分析、火箭残骸预置落点区域准确度分析和火箭残骸落点散布区域特征分析等数据挖掘分析方法，给出了航天发射残骸落点“态势一张图”的可视化设计要素。工程实践表明，该成果可为提高航天发射火箭残骸风险评估和应急指挥决策能力提供技术支撑，应用效益较好。

针对武警部队装备效能评估问题，提出一种基于层次分析法和模糊综合评价法相结合的效能评估模型。首先，综合考虑武警部队任务特点和装备建设情况，从“五种能力”角度出发，运用层次分析方法构建了包括目标层、环境影响层、3级准则层、方案层在内的6层结构模型，并对结构模型的指标体系设置相应权重；之后利用模糊综合评价法，建立相应模糊评估模型，对装备效能等级进行评判；最后以模拟评估综合保障能力为例列出了评估模型的具体步骤和实现方法，结果显示评估值为77.5，评判等级为及格，符合实际。通过实例验证，所提评估方法能够有效地实现武警部队装备效能评估，为武警部队后续装备建设筹划提供了理论支持，为装备体系效能评估提供了一种分析思路。

借助大数据技术,以信息流的形式开展辅助决策是满足指挥决策中关键信息需求行之有效的手段。气象水文保障亟需将关键信息流作为重要支撑手段，对气象水文辅助决策服务架构进行探索设计。在分析气象水文决策内容和特点的基础上，提出基于跨网系传输的关键信息流支撑指挥员关键信息需求，以提高气象水文辅助决策的质量和效率，并且结合实际情况开展了气象水文辅助决策服务架构的初步设计，以新的架构支撑信息网络和业务体系建设，提高气象水文辅助决策服务水平。

针对当前科学数据管理中普遍存在安全性不足的问题，试图基于主从多链理论，探索提出一套科学数据保护与共享架构方法。提出一种基于主从多链的科学数据保护与共享方法，这一方法借助多个智能合约、数字签名、星际文件系统（IPFS）技术，并结合科学数据的分级分类和身份认证实现细腻度管理；采用主从多链结合的方式，确保数据的安全性和可扩展性。实证研究结果表明，本方法在存储开销方面显著优于公共链方案，在性能上提升约3倍，并在处理大量交易时展现出更高的稳定性与可靠性。综上所述，该方法具备去中心化、安全可靠、不可篡改等重要特性，能够有效应对日益增长的科学数据保护与共享需求。

大数据时代，数据赋能和应用给政府和国有企业的决策和监管带来了便利，但决策监管类系统面临源数据获取、分析、处理等过程导致的数据质量不高问题，影响决策的精准性和监管的有效性。结合本人参与该平台建设需求分析和数据获取的实际工作过程，针对国有资产和国有企业数据获取到应用过程中影响数据质量的主要因素进行分析，构建了数据质量模型的因果关系图和流图，并通过Vensim PLE进行仿真实验，识别到人才对数据质量的重要性。同时，了解其中的学习培训时间、需求变更和元数据因素对数据质量的具体影响趋势，并提出对应改进数据质量的有效方法。

面向智能技术介入网络舆情生成和传播的新环境，分析智能时代网络舆情特征、地方政府网络舆情技术治理面临的困境以及应对策略，对维护国家意识形态安全政权安全，以及促进社会和谐稳定发展具有重要意义。通过实地调查、文献调研、舆情案例分析等实证研究，综合运用归纳和演绎方法，围绕网络舆情主体、客体以及传播媒介等方面，分析了人工智能技术介入后网络舆情的特征，并从人工智能技术在网络舆情监测预警全流程作用出发，分析了智能时代地方政府网络舆情技术治理面临的困境。智能时代网络舆情呈现出主体“非人化”、网络舆情客体多样化以及智能算法加速网络舆论传播等方面特征。当前一些地方政府舆情治理部门面临处理能力跟不上、舆情监测算法智能化程度弱、缺少推演预警手段、跨平台治理难等系列困境，提出了应从树立网络舆情智能化治理理念、构建智能化网络舆情监测预警系统以及建立网络舆情多部门联动处理机制等方面的应对策略。

工业系统以及工业企业应用场景日益复杂，导致系统处理数据量与数据类型日益增多。面对多样化的业务应用场景和海量多源异构数据，对数据分析的流动性与灵活性要求越来越高。而传统基于数据库的大数据分析平台无法满足不同结构数据汇入与数据源变化。因此，构建了一套端到端、高效协同的大数据分析应用实施框架，结合数据湖平台与智能算法建立针对工业大数据的分析模型，实现以业务分析需求为驱动，结合数据湖平台对于海量多源异构数据的处理、汇聚、管理能力，高效开展数据建模、准备、测试、训练与验证。最后，在智能油田能效分析场景进行应用验证，成功实现对于智能油田能效分析场景下的系统预测、优化与决策功能，为油田全业务流程提供数据支撑，推动智能油田可持续发展。

公共数据信托具有平衡数据安全与价值分配的折中式法律结构，是赋能数字经济集成法律、技术、政策、资本的协同创新引擎。英国“第三方数据信托”模式在数据信托标的、衡平法系信义关系以及权利救济等方面的经验，对我国探索公共数据信托和公共数据授权运营具有重要参考。基于此，提出厘定公共数据信托标的范围、严密设计信托主体间的权利义务关系、提升公共数据信托治理效能、完善公共数据信托监管机制等举措，以期推动我国公共数据信托的本土化建构，并为地方政府更加高效有序地开展公共数据授权运营工作提供有益借鉴。

随着人工智能技术发展和市场化应用下的风险衍化，人工智能监管产生并独立于人工智能治理，成为化解人工智能风险的基础理念与新兴领域。欧盟首创面向风险的人工智能监管新范式，并借助国际合作、伦理约束与风险监管框架等方式实现欧盟人工智能监管的领导力和行动力。考虑到人工智能技术与社会需求的参差，欧盟优化人工智能监管主体、监管流程以及监管内容以达到人工智能动态风险的有效监管。面对复杂的人工智能风险态势，我国可借鉴欧盟经验，在政策决定层面，基于本土国情制定面向风险的人工智能法律政策与框架体系；在应用实践层面，构建司法机关、市场监督机关以及企业等主体的交互协同机制；在产业结构层面，通过市场赋能推动人工智能监管职能下沉和产业创新发展；在通识教育层面，培育人工智能素养作为防范人工智能风险的监管“安全阀”，实现公正、和谐和创新的未来人工智能发展。

在公安数据开放的背景下，个人信息匿名化处理逐渐成为平衡公安数据开放与个人信息保护的黄金分割点。通过国际横向比较分析，揭示了我国现行“无法识别特定个人且不能复原”的匿名化处理法律标准在操作层面的局限性，并选取我国17省市公安数据开放平台发布的《行政处罚决定书》为样本，对数据开放的类、量、质进行系统性评估。研究发现，公安数据匿名化开放尚处于初步阶段，存在顶层设计缺乏刚性约束、数据过度保密、格式不规范和处理标准不统一等现象。基于此，我国可以确立操作方法、风险检验及效果评估三维协同的匿名化处理法律标准：区分处理直接标识符与准标识符的操作方法标准，引入蓄意侵入者角色的再识别风险检验标准，以及去识别化效果评估标准。通过三重维度的协同作用，助推公安匿名数据最终实现“无法识别特定个人且不能复原”的法律效果。

公民的基因权利明确直接地反映并体现并维护人的生命尊严。随着生物技术更新迭代，遗传基因信息作为特殊的敏感个人信息，不仅具有高度识别性，更与个人权益息息相关。我国在遗传基因信息的保护上亟需明晰的法律保护路径。以美国关于遗传基因信息的法治脉络为向导，可以看到《美国宪法第四修正案》（Fourth Amendment to the United States Constitution）对公民财产性权益的补正，覆盖遗传基因信息的保护需求。借鉴其他建立在隐私利益基础上的财产权，我国应当通过立法构建遗传基因信息的财产权保护路径，在尊重公民个体生命尊严的基础上为基因科技的革新服务。