贯彻落实立德树人根本任务的理论基础与地方高校实践--以重庆邮电大学法学专业人才培养为例

政治、经济、社会和文化是国家建设的主要方面,而教育则是文化建设的重要内容。与历次党代会报告相比,党的二十大报告首次用“实施科教兴国战略,强化现代化建设人才支撑”一个章节专门部署教育、科技和人才工作。这样的体例安排凸显了党对中国式现代化规律性认识的深化,体现了党对战略考量核心问题的把握。党的二十大报告还强调:“全面贯彻党的教育方针,落实立德树人根本任务,培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。”

基于文理交融的知识产权实验教学体系建设——兼论重庆邮电大学知识产权实验教学体系改革

为贯彻知识产权国家战略人才培养重要内容,培养当代大学生在知识产权创造、管理、运用、保护等方面的能力,重庆邮电大学创新设立基于文理交融的知识产权实验教学体系建设,其内容包括知识产权实践能力的实验课程体系、实验课程分类与层次、实验教学评价体系、实验平台建设四大部分,明确了知识产权实验教学的定位与内容,创设了知识产权实验的实施方法,扩大了知识产权实验室的适用面。

公共安全治理转型下的个人信息法律保护困境与出路

党的二十大报告指出,要“推动公共安全治理模式向事前预防转型”。治理转型的前提之一是海量个人信息数据的聚合、挖掘以及建模分析。同时,治理转型又对个人信息法律保护带来新的挑战,具体表现在法律规则不完全适配、治理主体协同不充分、法律监督有待强化等方面。为应对挑战,有必要优化知情同意规则和目的限制原则的适用,打通行政体系内部信息流转通道并控制社会协同治理带来的风险,多措并举强化法律监督,最终达到事前预防治理与个人信息保护的平衡。

帮助信息网络犯罪活动罪的司法实践问题

帮助信息网络犯罪活动罪自2015年入刑后,近年来在司法实务中被大量认定。学界认为此举有违刑法的谦抑性。通过整理100个样本案例,分析司法实践中的“重罪行为轻罚化”以及“过度扩张”两种观点,发现该罪在具体适用时存在“明知”的认定不明确、与掩饰和隐瞒犯罪所得罪认定存在争议、刑罚的适用标准不统一等问题。当前,为了有效治理信息网络犯罪,应从明确“明知”的认定、正确区分该罪与掩饰和隐瞒犯罪所得罪、统一刑罚适用标准等方面入手,确保帮助信息网络犯罪活动罪实现应有的治理效果。

面向网络空间的“行业+安全”高新技术人才培养模式创新与实践

网络空间安全关乎国家战略,网络空间安全人才已成为国家竞争的核心所在。笔者通过重庆邮电大学信息安全专业人才培养的实践,探讨了网络空间视野下培养人才的创新之路,探索出具有示范推广价值的"行业+安全"的高新技术人才培养模式,培养了一大批具有协同创新精神和思维、具备各种不同行业背景、掌握最新信息安全知识和技能、具备实践和实战能力的高新技术人才。所取得的经验可供友校借鉴。

面向网络空间测绘的网络安全与大数据交叉融合的新工科专业建设思路

该文以网络空间测绘新工科建设为需求,充分发挥学校在网络安全学科的优势,坚持网络安全与大数据紧密结合的特色发展道路,通过调研行业焦点问题及关键技术,从人才培养模式、师资建设、课程体系优化、学研协同等方面入手,以典型实践案例为切入点,探索新工科专业建设理论及方法,以期为培养行业急需的技术创新型、行业应用型、学科复合型专业人才以及服务于国家战略、地方经济和行业发展提供一定的借鉴。

《网络空间安全导论》课程的教学方法探索与实践

笔者结合自身的教学实践,简单讨论了《网络空间安全导论》这门课程的特点与可采用的教学方法,"网络空间安全"成为一级学科后,《网络空间安全导论》作为一门介绍网络空间安全相关知识的基础性学科无疑是很重要的。同时,分析了教学过程中出现的问题与可以采取的解决方案。然而,目前还存在不少有待解决的问题,同时要想达到与时俱进的目的,还需要不断努力与改进。

基于生成式对抗网络和多模态注意力机制的扩频与常规调制信号识别方法

针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现TFIs降噪处理;然后将信号的同相正交数据(I/Q data)与TFIs作为模型输入,并搭建基于CNN的TFIs识别支路和基于LSTM的I/Q数据识别支路;最后,在模型中添加注意力机制,增强I/Q数据和TFIs中重要特征对分类结果的决定作用。实验结果表明,该文所提方法相较于单模态识别模型以及其它基线模型,整体分类精度有效提升2%~7%,并在低信噪比条件下具备更强的特征表达能力和鲁棒性。

新时代大学生网络犯罪生成机理及对策研究

采用内容分析法对2019-2021年141例大学生网络犯罪案例进行定量与定性分析,发现大学生网络犯罪具有主观恶性小、初犯比例高、牟利性动机突出等特征。追根溯源,金钱的诱惑与情境机会便利、心智薄弱与不良情感构成了大学生网络犯罪形成的外在拉力和内在驱力,监管失职、家庭教养不当、自控力差、法治意识淡薄等外部、内部遏制力不足也是大学生网络犯罪产生的重要影响因素。基于此,应积极构建大学生网络犯罪外部与内部相融合的一体化遏制策略。

图神经网络对抗攻击与鲁棒性评测前沿进展

近年来,图神经网络(GNNs)逐渐成为人工智能的重要研究方向。然而,GNNs的对抗脆弱性使其实际应用面临严峻挑战。为了全面认识GNNs对抗攻击与鲁棒性评测的研究工作,对相关前沿进展进行梳理和分析讨论。介绍GNNs对抗攻击的研究背景,给出GNNs对抗攻击的形式化定义,阐述GNNs对抗攻击及鲁棒性评测的研究框架和基本概念。对GNNs对抗攻击领域所提具体方法进行了总结和梳理,并对其中的前沿方法从对抗攻击类型和攻击目标范围的角度进行详细分类阐述,分析了它们的工作机制、原理和优缺点。考虑到基于对抗攻击的模型鲁棒性评测依赖于对抗攻击方法的选择和对抗扰动程度,只能实现间接、局部的评价,难以全面反映模型鲁棒性的本质特征,从而着重对模型鲁棒性的直接评测指标进行了梳理和分析。在此基础上,为了支撑GNNs对抗攻击方法和鲁棒性模型的设计与评价,通过实验从易实现程度、准确性、执行时间等方面对代表性的GNNs对抗攻击方法进行了对比分析。对存在的挑战和未来研究方向进行展望。总体而言,目前GNNs对抗鲁棒性研究以反复实验为主,缺乏具有指导性的理论框架。如何保障基于GNNs的深度智能系统的可信性,仍需进一步系统性的基础理论研究。

混合数据的多集群系统中数据价值与信息年龄的联合优化

信息年龄(AoI)是一种业界新兴的时间相关指标,其经常用于评估接收数据的新鲜度。该文考虑了一个视频数据与环境数据混合的多集群视频直播系统,并制定调度策略以联合优化系统数据价值与信息年龄。为克服优化问题中动作空间过大导致难以实现有效求解的问题,该文将优化问题的调度策略分解为相互关联的内外两层策略,外层策略利用深度强化学习实现集群间的信道分配,内层策略则基于构造的虚拟队列实现集群内的链路选择。双层调度策略将每个集群的内层策略嵌入到外层策略中进行训练,仿真结果显示,与现有调度策略相比,该文所提的调度策略可以提高时间平均的接收数据价值并降低时间平均的信息年龄。

基于格的卫星网络轻量化后量子接入认证方案

针对卫星网络的接入认证方案存在量子计算攻击,认证开销大和交互时间长的问题,提出了一种基于格的卫星网络轻量化后量子接入认证方案。在注册阶段,基于近似最短向量问题(SVP)的格密码哈希函数对用户身份进行保密,降低该阶段的计算时间并完成身份注册;在认证阶段,基于盆景树算法设计低维模乘模加的双向认证算法,将其算法复杂度从平方级降至线性级,进一步减少认证过程中的通信开销和卫星上的计算开销。理论证明,所提方案能够抵御量子计算攻击,性能分析表明,与格密码认证方案相比,所提方案至少减少150%的认证时间。

大数据战略视野下我国信息网络安全立法分析

大数据战略视野下,很多国家纷纷制定、完善和执行着自己的信息网络安全法律,并已形成世界潮流。从国内外的大数据战略与信息网络安全立法分析来看,我国既有成绩,也有不足。对于我国信息网络安全的法律保障,目前需要完善的主要内容有:进一步明确国家信息网络安全立法的目的与宗旨;基本法层面,尽快构建完备的信息网络安全法律保障有机体系,重点包括政府信息公开法与个人信息保护法等;实施层面,加强与完善具体领域的单行法与配套法建设,增强法律规定的可操作性;完善法律框架之外的协作保障体系。

基于自适应拜占庭防御的安全联邦学习方案

针对现有联邦学习方案无法自适应防御拜占庭攻击,且模型准确度低的问题,提出了一种基于自适应拜占庭防御的安全联邦学习方案。通过激励关联的自适应初步聚合和基于指数加权平均的全局聚合,在为局部模型和全局模型提供差分隐私扰动实现隐私保护的前提下最低程度地扰动全局模型,对拜占庭客户端局部模型给予不同的惩罚以自适应防御拜占庭攻击,调动参与者的积极性,并达到较高的模型准确度。实验结果表明,对于不同拜占庭客户端占比,所提方案与其他对比方案相比模型准确度分别平均提升3.51%、3.55%和5.12%,在自适应防御拜占庭攻击时达到了较高的模型准确度。

从分歧到共识:网络空间国际规则制定及中国因应

网络空间经历了从“去主权化”到“再主权化”的转变,并由多元主体推动国际规则制定进程。在利益诉求不断权力化的驱使下,网络空间国际规则的塑造过程暴露出国家与非国家行为体间的理念分歧,以及国家间的资源争夺与利益碰撞等问题。随着主权原则在网络空间的承认、软法规范的勃兴以及非国家行为体的积极行动等议题的讨论与实践,国际社会在这些领域逐渐凝聚共识,协调网络空间国际规则成为可能。中国正积极参与网络空间国际规则制定,未来应促进基础的原则性共识进一步优化、澄清与实践,提出既兼顾本国利益和国际社会共同利益,又为网络发展中国家发声的中国方案。

混合教学模式下网络安全课程思政建设研究

随着网络技术的日益发展和大众对网络安全的深刻认识,网络安全课程在高校中获得了更多的重视。混合教学模式作为一种新兴的教学模式,在网络安全课程的思政建设中显示出其独特的优势。本文针对混合教学模式下网络安全课程的思政建设进行探索,旨在挖掘其深层次的教育意义。

一种基于超分辨率网络的RIS信道估计方法

为了在可重构智能反射面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助通信系统中精确估计信道,并解决信道估计开销过高的问题,提出了一种基于快速超分辨率卷积神经网络(Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network,FSRCNN)的信道估计方案。在信道估计的初始阶段,选择关闭部分反射元件,并借助少量导频信号完成信道估计,将估计结果视为低精度与低分辨率(Low Resolution,LR)的图像,通过线性插值将其扩展为具有低精度的高分辨率(High Revolution,HR)图像。随后,利用FSRCNN提高估计结果的精度,并通过基于深度残差网络的噪声去除模型(CNN-based Deep Residual Network,CDRN)进一步提升信道估计的准确性。数值结果表明,相较于基准方案,所提的信道估计方案在保持低信道估计开销的同时,得到了更准确的信道估计结果。

中美APP儿童网络隐私保护比较研究--以监护人知情同意为视角

在数字时代,各类APP中的儿童用户规模不断扩大,这加剧了儿童“触网”的低龄化趋势,而儿童本身的同意能力具有局限性,因此,监护人知情同意就成为保护儿童网络隐私的主要进路。世界各国也普遍重视儿童的隐私自决权保护,并将监护人知情同意作为儿童个人信息和隐私保护立法的基石,中美两国尤其将监护人知情同意作为APP儿童网络隐私保护的核心规则。监护人知情同意规则在实践适用中,可细分为儿童身份识别、监护人知情、监护人同意、隐私政策执行这四个实质性环节。通过对中美两国儿童常用APP的考察,审视监护人知情同意的实践过程,有助于分析我国的监护人知情同意规则在APP儿童隐私政策中的不足与成因。“识别”环节的失灵、“知情”环节的受阻、“同意”环节的失效和“执行”环节的不透明等情形,在很大程度上造成我国APP中儿童网络隐私保护不力的困境。相对而言,美国的儿童网络隐私保护在诸多方面可资借鉴。立足于我国APP中儿童网络隐私保护的现实基础和实际需求,谨慎借鉴美国的有益经验,妥适调整我国监护人知情同意规则适用的各环节,可以有效提高该规则在儿童网络隐私保护领域的适用性。因此,拟建议设定“儿童身份识别”的法定义务、细化“显著清晰告知”的法定义务、实行“选择进入”模式的同意机制以及健全隐私政策执行的保障机制等具体举措,以实现全周期贯彻监护人知情同意规则的中国路径。

基于大语言模型的小样本网络入侵检测方法

针对当前网络环境新型攻击样本少,而现有的的基于深度学习的入侵检测方法需要大量样本用于模型训练。对此,文章提出一种基于大语言模型的入侵检测方法,其使用重编程方法将网络流量和自然语言对齐,以利用大语言模型在复杂的序列上具有的模式识别能力和推理能力,并使用元学习训练算法,适应少量攻击样本。实验显示,与最新的小样本入侵检测方法相比,本文方法在准确率和检出率上均有提升。

欧盟人工智能数据安全监管制度特点及启示

在数字经济快速发展的时代背景下,构建全面、有效的人工智能数据安全监管制度具有重要意义。深入探讨人工智能在数据处理过程中涉及的多种风险,并以欧盟人工智能数据安全监管制度为研究对象,可以总结出三个明显的特点,即公开透明的监管原则、硬性规定与软性约束相结合的监管模式,以及风险分级与监管沙盒协同治理的监管措施。通过深入分析这些特色,结合我国的实际情况,可以得出三个重要启示,即建立健全相关制度确保公开透明、构建一体化的监管体系规范发展和试点开展风险规制路径提高治理效能。