主流匿名通信系统存在去匿名化风险及设计局限，难以满足特定授权用户的隐蔽通信需求，隐蔽通信系统应运而生。针对隐蔽通信系统集中式路由管理需求展开研究，提出多维属性感知的路由算法(MAARA)。引入零信任理念构建节点可信性持续评估模型，在此基础上，设计多维属性感知的路径生成机制。多组仿真实验表明，该算法可在兼顾路径隐蔽性的同时，提升路径整体性能与安全性，并支持在路径“倾向性”与“匿名性”之间进行灵活权衡，助力满足特定授权用户高安全、高可靠的隐蔽通信需求。

针对网络安全态势量化评估中存在信息不完全、各专家评价不一致及常规 AHP-模糊综合评价法(Analytic Hierarchy Process-Fuzzy Comprehensive Evaluation，AHP-FCE) 中各指标权值相同导致评价精度低等问题，提出一种基于不完全信息非合作博弈的改进型 AHP-FCE 网络安全态势评估模型。首先，基于网络层、主机层和服务层建立了共15个具体指标的网络安全态势指标体系，该指标体系比较全面地反映出了网络异常情况、资产自身脆弱性及外界威胁攻击等方面的风险因子；其次，将各专家对于指标赋权的行为建模成一个非合作博弈行为，采用余弦相似系数来衡量决策者打分结果的协调一致性，构造具有惩罚项的效益函数并利用混合策略纳什均衡的迭代算法得到最优的综合权重。经不同模型对比验证，发现所提模型较传统 AHP-FCE 类方法、目前常用的评价模型和其他博弈论相结合的复合赋权法，在精确性和稳定性上都取得了更好的效果。

量子计算技术快速发展对全球信息安全态势产生深远影响，经典密码算法体制面临严峻安全威胁，后量子密码算法应运而生，成为现阶段研究热点。介绍了量子计算技术及其发展现状，并对后量子密码算法与经典密码算法进行对比分析。构建统一测试框架，对比分析经典密码算法与后量子算法在静态参数、网络带宽、算法执行时间和资源占用等方面的差异，探讨后量子算法在实际通信协议中的兼容性。测试结果表明，以ML-KEM为代表的格基后量子算法计算效率与资源占用方面已接近或优于经典公钥算法，内存开销仅较经典算法高约3%~5%，已具备在通用计算平台上部署应用的可行性,可为基础设施的抗量子迁移提供依据。

为分析人工智能赋能与地缘博弈叠加背景下全球网络安全风险的演进态势，采用文献归纳、典型事件复盘和技术框架映射方法，围绕风险形势、中国实践与国际共治三个层面展开研究。深入分析了全球网络空间安全风险的演进态势和核心挑战，总结前沿分析技术在网络安全事件的使用场景，重点讨论了人工智能技术在事件处置中的优势、局限和应用边界。同时，从法律制度、关键信息基础设施保护、数据安全与个人信息保护、人工智能安全治理和国际交流合作等方面总结中国的网络安全实践，最后研提推动全球网络安全共治的相关建议。

针对资源受限环境下企业财务报表分析依赖人工、效率低，且小参数大语言模型存在数值幻觉、知识匮乏及多章节语义混淆等问题，提出了一种混合计算架构与知识库增强的资源受限财务报表分析方法。该方法将指标数值计算与大模型推理解耦，采用结构化查询语言完成确定性计算；构建“指标-行业-规则”知识库，设计阈值、趋势及对比规则并参数化为异常判定函数；设计“分章推理、内容隔离”机制，为各子章节构建专属提示词。实验表明，该方法有效解决了资源受限下财务分析的数值准确性与专业可靠性问题，为轻量化财务报表分析提供了可行方案。

图像篡改对数字媒体安全构成严重威胁，迫切需要更鲁棒的检测方法。现有伪造检测方法通常难以有效捕获细粒度的篡改特征并融合多尺度上下文信息。为解决上述问题，将显著性检测领域的嵌套式U型网络适配到图像鉴伪任务，并针对篡改区域与真实区域差异细微的特点，通过系统的实验提出结合多尺度注意力与图卷积的检测网络。在四个基准数据集上的实验结果表明，提出的方法相较于现有主流深度学习方法展现了更优的性能。

安全与自由并重理念、权益平衡理念与包容审慎监管理念既是各地数据交易监管制度的价值取向，也是进一步优化制度的基本遵循。基于省级数据地方性法规的考察，发现各地立法差异巨大，数据交易监管制度尚存在交易监管主体与职责不明，数据交易不同模式的监管规则缺失以及数据交易监管措施与标准不一等现实问题。为了建立健全科学合理的数据交易监管制度体系，未来全国统一立法需要充分提炼地方立法的制度精华，并在明确数据交易的监管主体与职责、规范数据交易不同模式的监管规则、统一数据交易的监管措施与标准等方面进行系统性制度优化。

在全球医疗数字化转型背景下，健康医疗数据的利用与保护面临挑战。我国《个人信息保护法》仍存在匿名化标准滞后、二次利用机制缺失等结构性缺陷。欧盟通过《通用数据保护条例》和《欧洲健康数据空间条例》构建了动态平衡的治理框架，其核心在于创设“一次利用”与“二次利用”的分层治理模式，并设立健康数据访问机构实施集中监管，为权利保障与数据利益释放提供了范本。借鉴欧盟经验，我国应从三方面完善：制定健康医疗数据专门立法，区分利用场景；设立统一监管机构；引入动态匿名化评估与数据主体反对权机制，最终构建兼顾保护与利用的治理新格局。

针对目前高校在数据治理中的痛点和数据分析中的现状，积极探索以数据中台为核心的数据治理路径，从标准化与基础建设、集成建设两方面入手，进行数据标准建设、采集汇聚、清洗转换、共享应用，建立统一数据底座，构建数据全生命周期管理；并结合数字孪生构建智慧校园三维可视化平台，通过可视化架构和BI数据分析工具探索展示分析路径。通过数据治理与可视化分析，能够向业务部门提供即取即用的数据服务，保证了数据的实时性和共享性，有效解决了数据碎片化、来源不准确等问题，同时可视化分析能助力智慧决策，为教学质量优化、科研创新支持及校园安防提供数据驱动新范式。

个人信息是大模型训练语料的重要组成部分，事关其推理能力的养成。现有个人信息保护规范遵循基于权利的方法，因无法适应大模型黑箱、数据挖掘、披露制度等技术特征，存在主体地位不平等、权利价值冲突与防御被动等局限。为此，有必要转向基于风险的方法，通过知情同意的弱化适用、过程控制的主体转移、彻底删除的程度消减三方面的标准设定，克服既往规范的滞后性，以实现风险责任合理分配、治理效率提升、多元价值平衡，最终呈现大模型训练的全流程个人信息保护方案。

针对机场航站楼安检环节孤立、等待时间较长、通行效率低等问题，设计了一种非接触式自助安检系统。该系统采用模块化一体化设计，以通道式闸机为核心，结合人脸识别技术及爆炸物检测技术，通过智能算法实现了防爆检测、人脸识别、身份核验等安检环节的高效融合和集中统一。经应用实践，该系统运行稳定可靠，旅客全流程通行时间缩减至8 s，爆炸物检出率96%，有效提升了航站楼通行效率和安全防范能力，具有很好的推广前景。