针对传统基于静态指纹规则和判别式模型在复杂开放环境下泛化能力不足的现状，提出了一种基于大语言模型指令微调的 HTTP/HTTPS 网络资产设备类型识别方法。通过多源采集与多平台标签聚合的数据收集方案构造原始网络资产数据集，对该数据集进行关键特征优先保留的数据预处理，有效降低冗余噪声对模型输入的影响，然后通过融合HTTP/HTTPS 响应体、响应头、SSL 证书、端口及协议等多源异构特征，构建统一的序列化表示；在此基础上，利用 LoRA 技术对 LLaMA38BInstruct 模型进行参数高效微调，引导模型学习网络资产特征与设备类型之间的语义关联关系。实验结果表明，在包含 38 万条真实网络资产的测试集中，该方法在样本高度不均衡和长尾设备场景下仍能保持稳定性能，Weighted F1score 达到 0959 1，相比未微调模型效果显著提升。同时，模型推理吞吐量提高 6281%，验证了所提方法在大规模网络资产自动识别任务中的有效性与实用性。

随着容器技术在生产环境中的广泛应用，其安全隔离机制的不足逐渐显现。提出一种基于Linux安全模块框架(Linux Security Modules, LSM)的容器多级安全隔离模型，通过定义容器化的主体与客体，引入安全标签对容器进程和文件资源进行分类标记，构建细粒度的强制访问控制策略。在此基础上，开发了DLSM(Docker LSM)原型系统，从容器进程隔离和共享数据卷隔离两个层面强化防护：限制容器对宿主机关键目录及其他容器文件系统的访问路径，防范越权与逃逸风险；对共享数据卷实施分组管理与权限分级，避免数据泄露或篡改。与SELinux、AppArmor等方案的对比实验表明，DLSM在拦截容器逃逸、敏感目录挂载及跨容器通信等攻击场景中均实现100%拦截成功率，且各项性能开销控制在5%以内，是一种兼顾安全与效率的容器隔离方案。

针对商烟物流中心传统工控安全防护体系误报率高、策略僵化、运维不足及缺乏闭环等问题，以该中心工控系统为研究对象，融合大模型技术构建“感知-分析-决策-响应-优化”五层闭环防护体系，集成多源数据融合分析、智能策略动态配置等核心技术，设计四大功能模块。研究结果显示，优化后体系误报率降至48%，异常识别准确率达962%，安全事件响应时间缩短75%，业务中断时长与运维工作量显著减少，可有效抵御各类常见工控安全攻击。该体系适配商烟物流业务特性，具备可复制扩展性，为烟草行业工控安全防护升级提供切实可行的实践模板。

脑机接口作为生命科学与信息技术深度融合的颠覆性前沿技术，已成为全球科技竞争的战略制高点。在梳理国内外政策背景及技术演进基础上，首先对脑机接口领域专业数据资源体系以及与AI大模型协同价值进行分析；其次重点围绕关键技术创新、核心设备制造优化、应用场景落地等，分析AI大模型与数据集的深度融合在驱动脑机接口从“基础研究”迈向“技术转化与产业落地”的价值作用，指出数据标准、样本规模、共享机制等方面面临的挑战；最后对我国脑机接口技术的发展前景进行了展望。

针对小样本条件下跳频信号调制识别性能受限的问题，提出了一种基于时频变换增强的跳频信号调制识别方法。该方法以跳频信号的单跳时频灰度图为研究对象，通过离散小波变换(DWT)、短时傅里叶变换(STFT)以及低能量区域扰动三类时频增强策略，对时频图像的细节信息进行分解、扰动与重构，从而生成结构多样的增强样本，实现训练数据的有效扩展。其中，基于 DWT 和 STFT 的增强方法通过全零替换、随机零替换和随机噪声替换等策略，对时频图像细节信息进行扰动重构，从而增强样本的多样性。仿真结果表明，在小样本条件下，所提出的时频增强方法能够显著提升跳频信号调制识别性能，相较仅使用原始样本，整体识别率提升超过13%，相较于传统数据增强方法更具有效性。

随着卫星通信技术的发展和进步，窄带低轨通导一体终端的应用备受关注。但是，窄带低轨通导一体终端发射通信信号时，通常会对导航信号接收产生干扰，直接影响终端定位业务。为解决该问题，提出了一种优化窄带低轨卫星通信对导航信号接收干扰的方法。该方法首先构建了一种“信号目标范围模型”，然后基于差分算法提出了一种新的检测算法，用于确定同时满足通信和导航业务要求的天线方向更优个体解。一旦检测到干扰情况，基于该方法迅速调整通信天线与导航天线方向，使导航接收信号恢复正常。通过MATLAB对该方法进行了仿真实验，实验结果进一步证明了该方法的可行性。

在总体国家安全观指引下，有效开展数据知识产权的跨境治理，对于维护国家主权、安全以及发展有着重要意义。数据知识产权既是企业参与全球竞争的核心资产，也是国家必须严格把控的战略资源。这样的双重属性致使上市公司在履行境外信息披露义务时面临着多重风险，包括核心数据资产失控、产业链信息泄露以及卷入地缘冲突等。因此，应构建分类分级的数据确权体系，筑牢数据跨境流动的全周期主权屏障，提升系统性反制能力，在保障国家安全的基础上实现数据知识产权的有序跨境流动，从而为高水平开放与高质量发展提供坚实的制度保障。

随着不动产统一登记制度的深入推进，历史积累的数据质量问题逐渐凸显，成为制约数据应用和业务协同的瓶颈。以甲市不动产登记数据深度整合治理项目为实践背景，系统分析了地籍数据治理过程中面临的典型问题，包括空间数据拓扑错误、虚拟与临时客体数据冗余、楼盘表逻辑关系混乱、登记数据与地籍数据关联不一致、历史遗留数据处理困难等。结合甲市治理实践，提出了“分类、识别、治理、质检”的系统化治理框架，并针对虚拟客体、空间压盖、楼盘表重复、登记挂接等问题提出了具体治理路径。研究表明，通过规则驱动、流程优化与技术业务协同，可有效提升数据质量与可用性。

随着供应链数字化进程加速，物流产品作为目前供应链的典型物理载体，对其数据资源的高效管理成为优化供应链效率、降低成本的关键。为更好实现物流产品精准调度与共享，减少资源浪费，加强供应链韧性，从供应链全链路视角出发，面向物流产品数据资源全生命周期管理研究，构建了一套基于供应链业务的物流产品数据管理体系，提供有价值的数据资产，改善目前物流产品数据质量，完成对物流产品数据的治理任务，并为后续物流产品数据资源管理系统的研究提供思路。

基于数据资产的视角，分析了煤炭企业安全生产数据资产的涵义和特征，从数据资产管理对象、管理流程、管理标准、安全管理和权属管理五个层面构建了煤炭企业安全生产数据资产管理体系，分析了煤炭企业安全生产数据资产管理过程中存在的问题，从煤炭企业数据中台建设、数据资产管理标准规范、管理机制和管理人才队伍四个方面给出了煤炭企业安全生产数据资产管理的实施路径。

制定规则并对违规行为实施处罚是互联网平台维护平台秩序的基本手段。当前立法赋予平台广泛裁量空间，致使平台在实施处罚行为时存在实体与程序的双重失范。在实体层面，处罚依据模糊导致平台裁量权过度扩张，处罚梯度过载造成惩戒力度与违规程度显著失衡；在程序层面，则存在事前告知欠缺和事后抗辩虚置等问题。平台处罚权源于用户权利的让渡和国家设定的法定义务，具有“准行政性”与算法依赖的双重属性。为此，规制平台处罚行为，应推动平台治理范式从私法自治转向公私协治。在实体层面引入比例原则，通过四阶审查实现过罚相当；在程序层面应构建技术性正当程序，强化算法透明度、用户参与与权利保障，以提升平台处罚的合法性、合理性与公正性。