生成式人工智能对涉密信息系统安全的促进与挑战

涉密信息系统是存储、处理国家秘密的计算机信息系统。近年来,随着生成式人工智能的快速发展,其通过已有知识快速推断生成大量数据的“涌现”能力被应用在网络攻防的各个领域,促进了网络安全技术的加速迭代。从涉密信息系统安全要点出发,结合生成式人工智能的现有能力和应用场景,系统地阐述了以大语言模型为代表的生成式人工智能技术给涉密信息系统安全带来的促进作用和挑战。此外,从实践角度出发,针对涉密信息系统管理人员,从生成式人工智能的使用和防护2个方面给出了针对性建议。

A520体系气体分子吸附机理的密度泛函理论研究

采用密度泛函理论研究了CO_2、N_2、H_2O、二氯甲烷和三氯甲烷在A520中的吸附位点、吸附构型和吸附能。结果表明,A520中气体的吸附位点主要有两类,对不同的气体有不同的吸附构型。A520对CO_2、N_2、H_2O、二氯甲烷和三氯甲烷气体的最大吸附能分别为-31. 69 k J·mol^(-1)、-22. 33 kJ·mol^(-1)、-68. 59 kJ·mol^(-1)、-43. 35 kJ·mol^(-1)和-41. 62 k J·mol^(-1)。从吸附能与A520的结构关系分析得出引入含氧官能团有利于水与MOFs的吸附作用,MOFs孔道大小与客体分子的分子动力学直径相近有利于增强客体分子与MOFs的吸附作用。