网络访问控制模型对于安全防范和保护具有重要意义。现有的网络访问控制模型大多是通过加密实现的，具有隐蔽性和可控性，容易被发现和攻击。基于隐写标签的隐蔽通信技术主要检测网络数据包是否包含隐写头部标签，并根据访问控制规则确定数据包的流向，有效控制主体对客体的访问。此外，详细介绍了几种方法下的访问控制规则，并描述了针对各种类型的隐蔽通道的相应检测方法。最后分析了区块链隐蔽通信构建技术及其发展趋势，旨在为相关研究提供一定参考价值。

数据交易风险和数据交易秩序混乱致使数据交易监管成为必要，在考量数据二元价值、数据利益主体及数据交易监管时代语境的基础上，提出了以社会本位为理论基础、以权利安全和交易自由为原则、以数据交易秩序为追求数据交易监管理念体系，并进一步构建了包含主体监管制度、行为监管制度、监管责任制度的数据交易监管制度体系，以探寻数据交易监管的有效道路。

2022年底，美国公众公司会计监督委员会（PCAOB）发布《关于HFCAA决定的报告》。这是自2022年8月26日中美达成审计监管合作协议之后，中美关于中概股审计监管合作的又一重要节点。该报告对多个悬而未决的事项给出了结论，使人一窥今后的中概股审计监管合作发展趋势。这些趋势，既有积极的一面，但也存在着对我国数据安全和国家安全的挑战，例如重要数据出境问题、数据本地化存储问题、数据二次转移问题等。通过对上述数据安全问题进行研究，旨在提出关于中美审计监管合作的针对性建议。

在现行法划定的法律框架中，个人信息作为法律概念侧重人格利益的维护，较难推论出完备的财产权内涵，并且难以积极、完整地保护财产利益。基于已有法律对数据和个人信息的预设，在未来的立法中，将个人数据作为法律概念，赋予自然人财产权完整保护之积极权利，可弥补当下与个人有关的信息之保护侧重人格权的不足。

随着数字经济的飞速发展，互联网数据产业步入了如火如荼的建设阶段，与此同时，企业之间产生了许多新型数据不正当竞争行为的纠纷，囿于立法与司法的冲突，该问题的解决虽迫在眉睫但又无从下手。现阶段我国数据不正当竞争行为的规制困境主要存在于法律适用不完善、规制对象不明确、评判标准不具体三个方面。立足于规制数据不正当竞争行为法律体系所面临的困境，通过完善法律适用体系、建立具体的规制评判标准，是解决这一困境的有效方法与途径。

在数字时代，数据逐渐嬗变为一个新型生产要素，生产要素化下的数据也逐步资产化、资本化、权利化，造成现行法律规制困境。而数据法体系的缺失是导致数据规制困境难以纾解的关键。鉴于此，从顶层设计、内外兼顾、共治理念等数据法体系建构的基本要求出发，提出建构一套以基本法律为主干、专门性法律为枝条、地方性法规等其他规范性文件为叶的数据法规范体系,期冀有益于数字中国建设。

随着相关法律法规的发布和人们隐私意识的觉醒，隐私保护要求不断提高。针对分类任务场景，提出了一种隐私性与效用性并重的面向分类任务的隐私保护协作技术(PCTC)。在隐私安全方面，将同态加密和差分隐私相结合，并设计了一种安全聚合机制，实现更加健壮的隐私保护；在效用性方面，引入信息熵的计算因子对标签可信度进行度量，降低标注噪声对模型性能的影响。最后对所提出的方案进行了安全性分析，并在公开数据集上进行了实验验证。结果表明PCTC在保证数据隐私安全的同时大幅度提升了模型性能，具有较为广阔的应用前景。

成员推理攻击根据模型的预测结果推断特定记录是否为模型的训练数据成员，在隐私保护等领域具有重要应用意义。现有的基于标签的无数据的成员推理攻击方法主要利用对抗样本技术，存在查询和计算成本较高的问题。对此提出一种新的成员推理攻击方法，该方法利用影子模型来减少多次攻击的查询代价，并提出数据筛选与优化策略以提高攻击模型的性能。实验在两个常见的图像数据集上进行，结果表明该方法同时具有较高的攻击成功率和较低的查询成本。

针对人群图像中的尺度变化问题，提出了基于Transformer和语义增强的人群计数算法。为了能有效应对尺度变化问题，首先引入Transformer作为主干网对全局上下文进行建模来获得全局感受野。然后由上至下依次融合主干网相邻层次的特征图，在融合过程中强化多个层次特征图的语义信息。接着对多层次特征图进行动态特征选择，选择出适合密度图生成的特征。最后，通过注意力图来调整密度图抵抗背景干扰，以此来生成高质量的人群密度估计图。在ShanghaiTech、UCFQNRF和JHUCROWD++三个数据集上进行了大量的实验来对算法的有效性进行验证，实验结果表明所提算法能有效提高模型的准确性和鲁棒性。

智慧教育是教育现代化发展的新趋势，是教育强国和教育数字化战略的必然要求。智慧校园建设是推动智慧教育发展的基础与关键。梳理智慧校园的本质与目标，分析当前智慧校园的困境与问题，研究智慧校园运行机理,提出标准引领整体规划、数据科学共享、顶层设计优化流程、需求牵引应用深融的智慧校园高质量发展的策略，以营造智能化育人环境，提升智能化服务能力，提高师生服务体验，落实立德树人目标。革新智慧校园建设与应用理念，推动智慧教育人机协作发展。

基于企业研发项目演进特点，从经济价值、战略价值、科技价值和行业带动价值四个方面对研发项目价值进行量化评估；并借鉴科技进步贡献率思路，提出研发贡献率的概念，将商用化推进阶段研发工作带来的经济价值从企业总利润中拆分出来，研发价值进一步显性化。与此同时，建立研发项目价值评估矩阵，直观呈现项目综合价值表现，对于企业研发布局具有较强的指导性和可操作性，也为后续学术研究提供新的视角。

针对现有的通信辐射源个体识别方法中人工提取特征复杂以及深度学习网络的识别机制缺乏清晰解释的问题，提出了一种基于深度自适应小波网络(Deep Adaptive Wavelet Network，DAWN)的通信辐射源个体识别方法。首先分析了选择互调干扰作为辐射源间个体特征的原因；接着应用了可实现提升小波变换的卷积神经网络结构去提取特征，并在其基础上设计出可以同时完成特征提取和识别的DAWN；最后，选择Oracle数据集验证方法的可行性。实验结果表明：利用DAWN对5个通信辐射源个体识别的准确率为95.5%，并且方法具有良好的抗噪性。

作为一门伴随计算方法在法学中的深入应用而产生的新兴交叉学科，计算法学对于发现法律系统运行规律、丰富法学研究方法、构建互联网法治基础至关重要。“计算法学”从兴起以来便得到了各大高校、科研机构的广泛关注，并已涌现出诸多成果。计算法学在我国的理论研究与实践应用仍有探索空间，其概念体系需要得到更好的建构，计算法学研究方法、计算法学的未来发展亦需汇聚更多共识。展望未来，构建计算法学知识体系、创新计算法学研究工具、探索计算法学新兴问题、培养计算法学复合型人才，将是计算法学学科不断建立健全的必由之路。