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工業自動化控制系統多使用專用通信協議，應用場景與生產工藝流程緊密聯系。目前所普遍采用的工控威脅監測技術是基于被動防御理念，無法有效識別以工業基礎設施為目標，且技術復雜、手段隱蔽的入侵威脅。以工業網絡中傳輸的工業相關文件還原為數據基礎，提出基于soft-PLC仿真平臺應用級的監測分析以及關鍵安全特征追溯方案，不但可以更加全面覆蓋工業網絡威脅模型的多個階段，還可以更加充分地應對工業生產場景入侵、干擾行為的技術特點，成為工業網絡高級可持續性威脅監測、溯源的有效途徑之一。

為應對多方數據查詢中潛在的信息泄露、身份暴露以及查詢內容泄露等安全風險，設計了一個保護多方隱私的匿名查詢方法。通過結合ElGamal同態加密技術、不經意傳輸協議以及一次性會話密鑰等多種加密手段，提出了一種基于匿名查詢的雙向隱私保護方法。該方法引入代理節點來執行所有的查詢操作，從而有效隱藏查詢方和被查詢方的原始數據及查詢行為，并支持多個機構在保護各自數據隱私的同時進行聯合查詢。通過測試驗證，該方法可以提供高效的查詢性能和準確的查詢結果，有效保障各參與方的數據安全。

隨著數字經濟的繁榮和金融行業數字化轉型的加速，數據已經成為了推動金融行業轉型的新興力量。然而，在這個過程中，數據安全防護成為了保障金融穩定和安全的關鍵環節，其對于國家安全和社會穩定的影響不容忽視。分析了金融行業面臨的數據安全風險，提出在金融行業內的數據安全體系建設實踐，為構建金融行業的數據安全體系提供參考。

為了解決現有網絡入侵檢測方法在特征提取單一、數據依賴強以及模型泛化能力差等方面的問題，提出了一種基于自監督圖神經網絡和混合神經網絡的入侵檢測方法。首先，通過自監督學習策略，利用圖卷積網絡提取網絡流量數據中的結構特征，增強模型在無標簽數據上的特征學習能力，從而降低對標注數據的依賴并提升泛化能力。其次，使用卷積神經網絡提取網絡流量中時間序列的空間特征，并通過長短時記憶網絡建模時間依賴性，進行多視角特征提取，提高檢測的全面性。最后，設計了一種特征融合策略，豐富模型特征表示，提升模型魯棒性。在公開數據集上的實驗結果表明，所提方法具有更高的準確率和F1值。

在電解鋁生產過程中，傳統的人工控制決策方式已經難以適應現代鋁電解生產要求，當下深度學習算法處理此類時間序列數據得到廣泛應用，決策是否高效影響鋁電解槽的穩定運行和高效產出鋁。同時，數據隱私問題也不容忽視，隱私安全既影響電解鋁生產過程又影響其正常使用，誤用、濫用數據挖掘可能導致用戶數據特別是敏感信息的泄露，而信息一旦丟失或泄漏將造成重大的損失。針對以上問題，提出一種利用改進LSTM模型結構結合優化ElGamal算法的電解鋁決策方法：首先針對數據隱私問題提出了優化后的ElGamal算法；再針對電解鋁數據特性改進LSTM模型結構與優化ElGamal算法的雙結合。實驗結果表明，本方法可以在保證決策隱私安全的情況下，性能優于傳統方法，在實際情況中有參考的價值。

多智能體路徑規劃（Multi-Agent Path Finding, MAPF）擴展到大型動態環境中是一個越來越有挑戰的問題。現實世界中，環境動態變化往往需要實時重新規劃路徑。在部分可觀察環境中，使用強化學習方法學習分散的策略解決MAPF問題表現出較大潛力。針對智能體之間如何學會合作和環境獎勵稀疏問題，提出基于模仿學習和強化學習的啟發式多智能體路徑規劃算法。實驗表明，該方法在高密度障礙環境中具有較好的性能和擴展性。

人力資源管理信息化，既是信息化建設的重要內容，又是重要支撐和保證。隨著人力資源數據不斷積累，如何借助先進的科學技術從海量數據中挖掘出有價值的信息是當前研究領域的熱點問題之一。本文依托于人力資源數據，提出了基于雙向長短時記憶網絡的圖采樣聚合模型生成模型標簽，并構建了崗位和人員信息標簽體系；提出了兩種人崗匹配方法，實現了智能化的人員崗位匹配。實驗表明，本文提出的模型方法取得了較好的效果，為相關數據信息的有效組織與管理提供了一種良好的解決方案，并為實現人力資源的智能化管理提供了有效借鑒。

數字經濟時代背景下，合格評定工作呈現出數字轉型趨勢，這將對開展個人信息保護合規審計活動產生重要影響。概述了個人信息保護合規檢查技術工具概況和相關關鍵技術，在此基礎上，提出了個人信息保護合規審計可以依托技術輔助實現的審計項，指明了個人信息合規審計工作技術輔助實現的路徑。依托以上研究成果，提出《個人信息保護合規審計技術能力及工具要求（征求意見稿）》標準，明確了個人信息保護合規審計輔助實現技術框架，介紹了依據標準研發的個人信息保護合規審計技術工具原型，及其對于個人信息保護合規審計輔助技術框架的示范驗證作用。

新一輪數據管理機構改革是國家推動數據要素市場化配置改革背景下的新要求。通過搜集整理31個省份數據管理機構設立有關資料和信息，對其設立模式、隸屬關系、職能設置進行分析，研究發現，新設省級數據管理機構主要通過“單獨設立”和“綜合政務服務”兩種模式建立。隸屬類別包括了省政府組成部門、省政府直屬機構、省政府辦公廳管理機構等5大類，整體上呈現出行政地位上升和分布均勻的新特征，其職能設置較早期階段也呈現出新的特點。為充分發揮新設數據管理機構的作用，研究也對數據管理機構存在的不足也進行了分析，并提出了相應建議。

隨著數字技術的跨越式發展，數字化浪潮對文化傳承與傳播產生了深遠影響，與此同時，數據要素化已經逐漸成為推動經濟社會發展的核心驅動力。對文化數字化的發展現狀和面臨難題進行深入剖析，在此基礎上，分析數據要素化進程對文化數字化發展的影響，并對文化數據要素化的發展趨勢進行展望，以期為新時代優秀傳統文化的創新傳承提供思路，并為推動文化數字化建設提供參考。

從智慧黨建數據治理工作面臨缺少頂層的統籌規劃、數據標準不統一、數據集成度不高、數據分析能力不足等問題出發，初步構建智慧黨建數據治理體系架構，并提出一套切實可行的智慧黨建數據治理的實施路徑解決方案。在此基礎上，按照“數據匯聚-業務打散-流程重構”建設思路優化實踐路徑，為智慧黨建數據治理、促進高校數字化轉型提供參考價值。經過實踐案例驗證，該研究對于高校如何進行黨建數據治理以及如何開展各類黨建應用建設提供了范例。

人工智能的民事主體資格是人工智能發展過程中亟需解決的重要問題。首先，承認人工智能民事主體資格有破壞人類中心地位的傾向，違背民事主體制度所蘊含的人文精神。為人類服務的人工智能不具有獨立意志，無法取得與民事主體同等的法律地位，不符合平等理念的要求。其次，人工智能具有可復制性，缺乏個體差異性，無法以自己名義從事民事活動。人工智能受到人類的控制和決定，不具備獨立自主性，不享有獨立財產，無法獨立對外承擔民事責任，不滿足民事主體的各個構成要件。最后，人工智能僅具有技術層面的理性，區別于人類理性，缺乏民事預設主體的理性基礎。

智能油田應用開發涉及的數據種類繁多、來源多樣，數據量大且標準不一。勘探開發數據湖平臺的目標是在數據源與數據應用之間建立橋梁，對采集到的原始數據在數據湖內進行標準化治理、聚合加工并封裝為標準化服務提供應用系統調用，實現數據資源的管用分離。根據某智能油田項目所開展的實時數據服務入湖遷移與標準化改造工作，提出了一套基于數據湖平臺的智能油田實時數據服務標準化開發方法，并利用數據湖平臺實時數據開發工具，將智能油田實時數據服務經標準化改造后遷移入湖。該項研究為油氣生產企業數智化轉型提供了新的方法與工具支撐，有助于提高智能油田大數據分析應用的開發效率與質量。

隨著我國衛星制造和發射技術的不斷成熟，衛星數量快速增加，傳統的單星測控系統已逐漸無法滿足當前的國內需求。為解決測控系統資源緊張的問題，提出了多衛星測控系統設計方案，在滿足傳統測控系統任務的基礎上，進一步提高了測控資源利用率。設計方案以CPU為主控制器，實現多衛星測控數據的協議處理，同時通過管理、控制調度FPGA完成測控數據的安全傳輸，搭建多衛星測控系統硬件平臺并進行系統測試。通過對多衛星測控系統硬件平臺的測試，驗證了多衛星測控系統的安全性和可靠性。