首页 网络安全与数据治理（原《信息技术与网络安全》）

農村土地流轉是深化農村改革的重要抓手。中國農村土地信息碎片化嚴重，牽扯部門眾多，而土地流轉各利益關聯方素質參差不齊，造成土地流轉中信任問題突出，嚴重影響并制約土地流轉市場健康發展。在分析農村土地流轉特性的基礎上，論證聯盟鏈在解決土地流轉具有技術優勢，給出了土地流轉聯盟鏈平臺的架構設計，將聯盟鏈與大數據相結合，設計土地流轉過程中土地確權登記、交易流轉、契約保障、價值體現全流程的聯盟鏈實現方案，并且與數據治理體系有機結合，不但提高數據的可靠性，同時強化后續數據使用的效果。

為保障海洋數據的質量和安全，針對海洋監管的數據采集與共享需求，研究與分析了區塊鏈技術的原理與架構，利用區塊鏈分布式存儲、去中心化服務、不可篡改及可溯源的優點，建立了基于區塊鏈網絡的數據采集與共享系統。系統對數據采集及共享過程進行完整、可靠的記錄，從源頭上保障數據的真實性和可靠性，實現海洋多源數據動態采集、安全共享和協同服務，為深入挖掘海洋大數據的價值，提高政府決策、海洋經濟發展的服務質量提供技術保障。

以資管領域的托管人履行投資監督職責為突破口，將區塊鏈的技術特點與投資監督業務緊密結合，打造基于區塊鏈的投資監督業務系統。借助于區塊鏈技術優勢，該系統構建了可持續發展的投資監督業務生態，進而可以實現銀行、基金、保險、證券及資產管理公司等機構之間投資監督數據的可信、安全、高效傳遞，實現投資合規監控、風險信息的共享與共識，提升業務處理自動化水平和效率，為客戶提供優化的服務體驗。

將區塊鏈技術應用在數字版權的權屬確定、數字版權轉變為數字資產和數字資產金融和交易領域，具有不受地域時間的限制、系統自動生成、權屬申請實時完成、不可篡改結果、原件加密處理保證安全等特點，從而實現版權申請的公平和公正。區塊鏈技術的數字版權體系包括：區塊鏈底層基礎設施系統、數字版權法律流程應用系統、數字版權申請流程應用系統、數字版權指紋加密應用系統、數字版權鑒權應用系統、數字版權權利確認應用系統、分布式數據存儲控制應用系統、點對點控制協議。區塊鏈數字版權資產交易應用體系包括：區塊鏈底層基礎設施系統、數字資產交易應用系統、版權資產價值評估與估值聯盟應用系統、法律律師事務機構聯盟應用系統、司法機構聯合應用系統。區塊鏈數字版權資產金融服務體系包括：金融資產融資機構應用系統和中短期信貸應用系統。基于區塊鏈的數字資產交易最根本核心是資產流動轉移和信任。

大數據環境下的網絡安全事件層出不窮，安全態勢感知系統的應用勢在必行。通過挖掘日志數據并進行安全分析，可以實現對異常事件的追責與溯源，有效地減少網絡安全事故的發生。針對傳統K-Means算法時間開銷大、執行效率低的問題，將改進K-Means算法在大數據計算框架Hadoop上實現并行化，來滿足大數據下安全態勢感知系統日志安全分析的需求。實驗表明，改進后的算法在有效性和時間復雜度方面都優于傳統算法。

V2X(Vehicle to Everything)業務安全的關鍵在于對消息的真實性校驗和個人隱私的保護，在建立身份認證體系時要合理定義各個參與方的安全邊界及責任，防止來自內部及外部的攻擊。在借鑒國外SCMS、CCMS體系的基礎上，基于LTE-V2X技術特點和道路交通管理體系，通過分析V2X證書管理體系的實際需要，針對證書管理的關鍵過程給出相應的安全策略建議，提出面向LTE-V2X的PKI架構參考建議，可實際應用于LTE-V2X業務部署及相關系統的開發設計。

提出一種大型分布式入侵檢測系統(Broad-scale Distributed Intrusion Detection System，BDIDS)的體系結構，以發現多手段多層次的攻擊。這些攻擊是分布式網絡中多個子網之間存在的異常現象。BDIDS由兩個關鍵組件組成：大數據處理引擎和分析引擎。大數據處理是通過HAMR完成的，HAMR是下一代內存MapReduce引擎。據報告，HAMR通過多種分析算法，使得現有大數據解決方案的速度大大提高。分析引擎包括一種新穎的集成算法，該算法從多個IDS警報的集群中提取訓練數據。基于聚類與已知潛在攻擊的高度相似性，將聚類用作預處理步驟以重新標記數據集。總體目標是預測分布在多個子網中的多手段多層次的攻擊，這些攻擊手段如果不以綜合方式進行評估，極有可能會被忽略。

基于Android開發實現了一款室內定位軟件，采用PDR（Pedestrian Dead Reckoning）算法作為室內定位算法，利用智能手機內置加速度傳感器、磁場傳感器來實現步數、步長和航向的檢測。同時，在基本的PDR算法的基礎上做了改進，即采用卡爾曼濾波平滑處理步長、粒子濾波優化結果。最后對改進的算法進行實際測試，直線為主的軌跡中采用直線判定后誤差為0.64 m；曲線為主的軌跡中采用兩種濾波方法優化后誤差為1.08 m。

目前安全類網站信息的分類標簽各不相同，沒有統一分類標準，使安全類網站無法準確地向用戶展示特定類別的安全信息。面對大量的安全類網站的技術類文章信息，用戶需要花費大量的時間來識別文本類別。因此，設計一個多文本分類系統對于提高安全類網站的用戶體驗和使用效率具有重要意義。開發了一套基于CNN和LSTM混合模型的安全類文章多文本分類系統，本系統采用基于Scrapy框架的網絡爬蟲，該網絡爬蟲支持定制化配置提取不同布局的頁面數據，支持數據持久化存儲。并在 CNN和 LSTM混合模型基礎上設計實現了多文本自動標注模塊，實現了網站安全類信息的自動分類，相對傳統的CNN和LSTM模型分類準確率分別提升1.79%和1.54%，F1值分別提升1.02%和0.32%。

在飛行試驗中，遙測圖像由于其直觀、實時顯示目標飛行器的飛行狀態畫面，可供各級指揮決策和技術人員分析查看，在保障飛行試驗安全性、高效性等方面發揮了重要作用。設計了一套地面遙測圖像實時解碼系統，在完成關鍵遙測參數實時處理基礎上，通過多站遙測數據的實時拼接、實時分路等處理手段，改善單一遙測地面站數據不完整帶來圖像畫面丟失的問題，保障了遙測關鍵參數實時處理和遙測圖像的完整傳輸。

謠言擴散與控制效果受社交網絡結構、用戶決策影響。傳統模型網絡結構簡單且較少考慮用戶決策的影響。為此基于圖論與遺憾最小化算法，提出一種用于分析社交圖譜上用戶決策與謠言控制的演化博弈模型。在采用規則圖論建模的基礎上，利用演化博弈與復制動態方程研究影響用戶決策的因素，并在策略更新規則中采取遺憾匹配與動態折扣。仿真實驗結果驗證，該模型可有效反映用戶決策對謠言擴散的影響，提高謠言抑制效果，并揭示網絡聚類系數、風險閾值等對謠言控制的影響。

工業生產過程中，圖紙設計是最關鍵的一步，如何實現效率與質量并存的設計流程是生產制造業中的熱點問題。介紹了一種基于關聯規則挖掘算法的檢查器組優化建議機制，該機制將關聯規則挖掘算法用于檢查器組的優化，以實現在保證檢查器組覆蓋率的前提下，縮短檢查用時，提高工作效率。實驗表明，該優化系統中優化后的檢查器組覆蓋率滿足實際工程的需求，能有效地縮減檢查器組的規模，從而節約檢查時間，減少系統資源占用，提高用戶的工作效率。

為有效提升公安部門在實踐工作中的犯罪預測能力，提出基于DBSCAN算法的A區犯罪預測方法。該方法采用了時空分析可視化技術和DBSCAN算法，對A區的犯罪數據進行分析。首先，對A區的犯罪數據進行描述性統計分析；然后，利用DBSCAN算法構建犯罪預測模型，并進行可視化處理；最后，通過對不同類型犯罪進行分析，預測犯罪熱點，識別犯罪模式。實驗結果表明，與傳統的經驗預測相比，該方法具有更好的預測效果，為公安機關打擊犯罪和優化警力配置提供了決策依據。