在数字化和智能制造的浪潮下，建立数据主权受保护、满足大数据主权交换交易需求的数据主权交换平台将成为数字经济发展的重要推动力。概述数据主权和数据主权交换的概念，介绍国际数据空间和欧洲GAIA-X计划的实践经验，为数据主权交换平台在我国的发展提供借鉴。通过分析智能工厂网络平台、物联网数据主权交换平台的平台模式及技术要点，探讨我国数据主权交换平台建设方案及发展思路，依托国际数据空间参考架构，提出了一种可信、互操作的数据主权交换平台参考架构。

互联网、大数据等新一代信息技术带来了家电行业的转型，家电智能化成为大势所趋，极大地方便了人们的生活。但与此同时，人们对于数据隐私、数据滥用的担忧日益显现。数据所有者在数据采集和使用过程中可视、可控的数据主权理念日益凸显。如何在确保数据安全的前提下，使数据价值最大化，获得越来越多的研究关注。以洗衣机智能衣物检测为例，探讨如何通过数据空间技术手段构建安全的体系结构，实现数据主权下的信息共享和使用，使消费者在确保数据安全的前提下，充分享受数据带来的便利。

针对工业物联网在实际运行中面临着功能失效因素不断增多、信息威胁加速渗透、攻击手段复杂多样等问题，考虑到工业物联网受到的攻击异常特征，提出了一种基于攻击异常特征的工业物联网修复方法。该方法通过将受损网络中正常节点进行社团划分，并根据攻击异常特征在每个社团中选取相应的代表节点后，在这些代表节点之间构建新的连接。仿真结果表明，该方法能够有效恢复工业物联网的结构和功能，为工业物联网的稳定运行提供理论方法

工业大数据是智能制造的核心,然而工业数据治理面临数据资源不丰富、数据标准不统一等问题。结合工业数据的隔离性、多模态、强关联以及高通量等特点，搭建了一套面向工业生产的数据治理体系，充分利用人工智能、大数据等先进技术，打通工业生产系统间的数据链条，实现数据融合共享，提升数据质量，以满足智能化生产过程管控需求，并为此提供高效的分析决策支持。通过数据治理应用实践案例，全方位体现数据治理对工业智能化和数字化的促进作用，为工业数字化转型提供技术支持。

针对目前汽车CAN总线入侵检测算法性能模糊测试方法因测试用例覆盖率低、针对性差而导致的测试结果可信度不高的问题，提出一种改进的汽车CAN总线入侵检测算法性能模糊测试方法。针对是否已知CAN总线协议规范的情况分别基于字段权重和改进Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)生成模糊测试用例，对KNN算法和AdaBoost算法进行了测试，测试结果表明，AdaBoost算法的检测性能优于KNN算法。试验验证了所提出的测试方法用于测试入侵检测算法的性能能够得到可信度较高的试验结果，达到了为汽车CAN总线入侵检测算法的选用提供参考依据的目的。

通过分析机车远程监测和故障诊断的现状，结合机车专业领域知识，以出口机车的远程运维作为研究对象，分析机车远程运维的需求，重点介绍车载终端装置、多通道融合的数据传输，利用专业领域知识构建机器学习与故障处理知识库，构建面向机车远程运维的预测与健康管理(Prognostics and Health Management，PHM)平台，进行机车远程监测及故障诊断应用。

随着工业企业数字化进程不断加快，工业数据作为新的生产要素，其重要性在生产经营过程中逐渐凸显，但如何确保工业数据在机密性、完整性、可用性的基础上释放潜在价值，是工业企业面临的一大难题。提出一套集管理、技术、运营为一体的治理思路，融合DSMM成熟度模型理论，围绕数据采集、传输、存储、处理、分享、销毁等全生命周期，分别从数据安全管理能力、数据安全技术能力以及数据安全运营能力等方面进行全面治理，并通过“知”“识”“控”“察”“行”5个步骤，将工业数据安全落地，释放潜在价值，为今后工业数据安全治理提供理论参考依据。

重点介绍了电力大数据在应用过程中存在的主要问题，并结合身份认证、外包计算、全同态加密等新兴技术，给出了电力大数据密态多源协同安全框架，该框架可以让电力大数据安全地流通并实现外包计算，从而构建一个安全的计算环境。随后提出的多方协作安全可信环境体系可完成身份认证，提高安全性的同时简化身份认证流程，提出的电力大数据密态安全计算关键技术可以提高同态加密的运算效率，并提升安全性，同时将该两技术进行结合提出了外包计算密码技术框架及其工作流程。最后通过与常用的同态加密库SEAL进行对比，验证了所提出的以“同态构型”加密算法为核心的密态多源协同安全应用框架具有运行效率高、扩展性好的特点，适用于大数据的安全外包计算等场景中。

DNS滥用已成为网络空间安全治理中面临的最具挑战性的威胁之一。针对现有检测方法多以DNS请求流量为研究对象，忽略了响应流量特征的问题，提出一种基于长短期记忆网络(Long-Short Term Memory，LSTM)的DNS隐蔽信道检测方法。综合分析请求与响应流量特征，提取响应流量中时间戳、TTL、响应分组长度等特征点，并构建LSTM模型进行训练。实验结果表明，该方法在准确率、F1评分等指标方面取得了良好的结果，较现有方法有显著提高。

随着虚拟化技术和容器技术的兴起，容器安全问题引起了社会和企业的广泛重视。针对传统的监控方式对Docker容器信息监控不全面、易产生监控黑洞等问题，提出一种针对OpenStack云平台下的Docker容器安全监测方法，该方法针对性强，资源占用率小，除了实现传统监测功能外，通过采用Logistic-ARMA预警模型和BERT序列标注，还可以实现对DoS攻击、容器逃逸等恶意攻击的有效监测，且根据容器规模不同可实现自定义的预警功能。经过实验验证，该方法在大规模容器网络中威胁预测准确率可达85%以上。

随着数字科学技术的发展，各领域需要传输和存储的数据量急剧上升。然而传输和存储的数据中重复数量占据了很大的比例，这不仅会增加使用数据的成本，也会影响处理数据的效率。域名是一种存储量大而且对处理速率有极高要求的数据，为了节约域名解析系统的存储成本，提高传输效率，本文在原有数据去重技术的基础上，引入了Simhash算法，结合域名数据的结构特征，改进数据分词和指纹值计算方式，提出了一种基于Simhash算法的重复域名数据去重方法。实验结果表明，相比于传统的数据去重技术，该方法对删除重复域名数据效率更高，具有较好的实际应用价值。

在智慧校园的发展与建设过程中，如何应对网络安全新形势，保证校园健康可持续发展已经成为一个重要课题。通过分析智慧校园架构与网络安全新特征，研究智慧校园背景下面临的网络安全管理与技术风险，阐述智慧校园网络安全体系建设需求，提出适于智慧校园的网络安全规划、网络安全风险管控和网络安全体系建设对策，在保障网络安全的同时促进智慧校园建设稳健发展。

针对具有多个目标的多辆电动汽车协调充电问题，包括降低用户的充电成本并保证足够的电池电量，同时避免变压器过载，提出一种基于多智能体深度强化学习的分布式算法。该算法首先将上述问题建模为马尔可夫决策过程，然后采用一种通信神经网络模型进行信息交互，实现了全局信息在多个智能体上的分布式计算。最后，通过仿真验证了该算法在住宅充电区域的有效性和可扩展性。

在保证实时性与模型的适应性的条件下对居家人士的行为进行分析，提出了一种基于动态时间跨度与聚类差异性指数的用户行为异常实时检测算法。该算法利用动态时间跨度与聚类差异性指数对实时数据流进行概念漂移检测，在数据流发生概念漂移的情况下，利用局部离群因子（LOF）来检测用户发生行为异常的时间点。通过动态时间跨度对分类模型不断更新，有效提升了模型的适用性。通过实验验证了该算法能够在保证实时性的情况下正确检测出概念漂移，并给出用户行为发生异常的时间点。该研究成果为实现智能家居环境下用户行为异常检测提供了新思路，可为居家人士提供有效服务和安全保证。

针对当前药品系统中数据存储中心化且易篡改，提出基于Fabric和IPFS的药品追溯方案。利用星际文件系统(IPFS)开展链上链下相结合，实现存储空间扩展，融合物联网技术开展数据采集，通过智能合约对生产加工、运输、使用进行全程监控。基于区块链的药品追溯方案保障了药品系统数据的不可篡改性和可溯源性，实现药品安全问题过程可追溯，快速找出问题环节，明确责任主体，并对问题药品进行处理。同时，增加了权限控制机制，满足国家对药品系统数据的管理需求。

嵌入式软件因为运行环境的差异性造成测试工具各不相同，各个测试工具独立使用，缺乏完整的工具方案。针对该问题，研制了嵌入式软件测试平台，可提供嵌入式软件测试的完整工具支持，包括全周期测试工具链、测试工作流建模、测试工作流自动执行、将各测试工具输出的测试结果合并为完整的质量报告、存储测试工件的工程仓库。该平台把各种测试工具集成为一个完整的测试平台，提高了嵌入式软件测试的完整性和效率。用户还可以根据需要扩展测试工具、工作和质量报告，实现嵌入式软件测试的复用机制。