《保密科學(xué)技術(shù)》職稱論文發(fā)表刊物，創(chuàng)刊于2010年，是由國(guó)家保密科學(xué)技術(shù)研究所主辦、國(guó)家保密局主管。堅(jiān)持為社會(huì)主義服務(wù)的方向，堅(jiān)持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導(dǎo)，貫徹“百花齊放、百家爭(zhēng)鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅(jiān)持實(shí)事求是、理論與實(shí)際相結(jié)合的嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)，傳播先進(jìn)的科學(xué)文化知識(shí)，弘揚(yáng)民族優(yōu)秀科學(xué)文化，促進(jìn)國(guó)際科學(xué)文化交流，探索防災(zāi)科技教育、教學(xué)及管理諸方面的規(guī)律，活躍教學(xué)與科研的學(xué)術(shù)風(fēng)氣，為教學(xué)與科研服務(wù)。

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　　(一)《保密科學(xué)技術(shù)》基本要求來(lái)稿要求題材新穎、內(nèi)容真實(shí)、論點(diǎn)明確、層次清楚、數(shù)據(jù)可靠、文句通順。文章一般不超過(guò)5000字。投稿請(qǐng)寄1份打印稿，同時(shí)推薦大家通過(guò)電子郵件形式投稿。

　　(二)《保密科學(xué)技術(shù)》文題文題要準(zhǔn)確簡(jiǎn)明地反映文章內(nèi)容，一般不宜超過(guò)20個(gè)字，作者姓名排在文題下。

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　　閱讀推薦：信息安全與通信保密

　　《信息安全與通信保密》雜志是經(jīng)國(guó)家新聞出版署批準(zhǔn)出版的我國(guó)第一家全面介紹信息安全與通信保密的大型綜合指導(dǎo)性技術(shù)月刊，面向國(guó)內(nèi)外公開發(fā)行。本刊努力宣傳黨和國(guó)家的相關(guān)政策，積極引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)方向，開辟技術(shù)理論園地，提供權(quán)威行業(yè)咨詢，融權(quán)威性、指導(dǎo)性、新聞性、技術(shù)性、文獻(xiàn)性和可讀性于一體。面向黨政機(jī)關(guān)、科技界、產(chǎn)業(yè)界、工商界、金融界、學(xué)術(shù)界、以及各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)干部、信息科技管理工作者、專業(yè)技術(shù)人員、企業(yè)決策者、市場(chǎng)營(yíng)銷人員、大專院校學(xué)生、IT界人士及廣大愛好和關(guān)心信息安全與通信保密行業(yè)的人士為讀者對(duì)象。

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基于自注意力圖池化和KP E-GraphSAGE的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型————作者：王德廣;劉秋寶;

摘要：針對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)在處理復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題上的不足，本文提出了一種基于自注意力圖池化和KPE-GraphSAGE的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型，通過(guò)引入自注意力圖池化和KP E-GraphSAGE算法，以更好地捕捉網(wǎng)絡(luò)流量中的關(guān)鍵特征。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)；其次，為了提高模型效率及特征提取能力，使用自注意力圖池化通過(guò)縮減圖數(shù)據(jù)規(guī)模，保留關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)信息；然后，使用KPE-Gr...

淺析DeepSeek私有化應(yīng)用————作者：宋勝攀;

摘要：本文從大模型技術(shù)的企業(yè)應(yīng)用需求出發(fā)，分析了DeepSeek大模型私有化應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)，研究了DeepSeek大模型在企業(yè)私有化應(yīng)用中的常用技術(shù)、參考架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)路徑和具體案例，并提出了DeepSeek大模型私有化應(yīng)用的建議

淺析基于DeepSeek智能體應(yīng)用的數(shù)據(jù)防護(hù)設(shè)計(jì)————作者：劉建亮;褚福廣;寧俊義;張彬;

摘要：本文通過(guò)對(duì)大模型智能體應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)的分析，結(jié)合國(guó)家相關(guān)部門發(fā)布的信息安全技術(shù)指南，開展智能體應(yīng)用的數(shù)據(jù)防護(hù)措施研究，設(shè)計(jì)了基于大模型技術(shù)的智能體應(yīng)用數(shù)據(jù)防護(hù)模型，并探討了智能體應(yīng)用的數(shù)據(jù)防護(hù)關(guān)鍵技術(shù)，以期對(duì)提升企業(yè)信息系統(tǒng)內(nèi)基于DeepSeek等大模型構(gòu)建的智能體應(yīng)用防護(hù)能力和水平有所助益

DeepSeek全生命周期安全防護(hù)策略研究————作者：程昱涵;

摘要：隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，以ChatGPT、DeepSeek為代表的大語(yǔ)言模型及衍生的AI智能體正在重塑各行各業(yè)的工作模式。然而，這些強(qiáng)大的技術(shù)工具也面臨前所未有的安全挑戰(zhàn)。本文從模型訓(xùn)練、部署和運(yùn)行3個(gè)階段，系統(tǒng)闡述了大模型的安全防御體系，并結(jié)合實(shí)踐案例分析，為大模型安全防御提供參考

車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車輛網(wǎng)絡(luò)安全檢測(cè)技術(shù)研究————作者：吳昊;董琛;劉曉曼;

摘要：車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，不僅推動(dòng)了智慧交通發(fā)展，也助力了智慧城市構(gòu)建。在5G賦能下，車聯(lián)網(wǎng)多網(wǎng)融合與多業(yè)務(wù)協(xié)同成為新趨勢(shì)。與此同時(shí)，業(yè)務(wù)的不斷拓展和數(shù)據(jù)的多樣化、復(fù)雜化也為車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)帶來(lái)了前所未有的安全威脅和挑戰(zhàn)。本文全面分析了車聯(lián)網(wǎng)的安全需求，并詳細(xì)探究了目前車聯(lián)網(wǎng)面臨的主要安全風(fēng)險(xiǎn)，以及針對(duì)車聯(lián)網(wǎng)異常行為的典型安全檢測(cè)技術(shù)，以期為提升車聯(lián)網(wǎng)整體安全防護(hù)能力提供參考

DeepSeek在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用與技術(shù)路線————作者：曹行 ;劉博 ;漆梓桐;

摘要：DeepSeek是國(guó)內(nèi)首款參數(shù)規(guī)模突破千億的開源模型，其創(chuàng)新性地采用了混合專家架構(gòu)、多頭潛在注意力機(jī)制、FP8混合精度訓(xùn)練及內(nèi)存與通信優(yōu)化等方法，顯著降低了預(yù)訓(xùn)練成本。本文探討了當(dāng)前DeepSeek在公文處理、政務(wù)服務(wù)、城市治理等政務(wù)場(chǎng)景中的創(chuàng)新應(yīng)用；詳細(xì)介紹了DeepSeek的技術(shù)發(fā)展路線，梳理了各版本模型間的架構(gòu)差異與內(nèi)在關(guān)系；針對(duì)通用大模型與政務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合問(wèn)題，分析了檢索增強(qiáng)生成和政務(wù)知識(shí)微調(diào)...

涉密信息系統(tǒng)集成資質(zhì)常見問(wèn)題解答系列（三）

摘要：<正>申請(qǐng)受理階段常見問(wèn)題1.申請(qǐng)材料紙質(zhì)版是否需要蓋章？答：依據(jù)《涉密信息系統(tǒng)集成資質(zhì)管理辦法》第十七條規(guī)定，申請(qǐng)單位應(yīng)當(dāng)對(duì)申請(qǐng)材料的真實(shí)性和完整性負(fù)責(zé)，對(duì)所提交的申請(qǐng)材料紙質(zhì)版按要求進(jìn)行簽字蓋章，以保證單位出具申請(qǐng)文件的合法性和有效性。2.提交的申請(qǐng)材料中可能涉及涉密信息怎么辦？答：依據(jù)《涉密信息系統(tǒng)集成資質(zhì)管理辦法》第十七條規(guī)定，申請(qǐng)單位提交的申請(qǐng)書及相關(guān)材料不得涉及國(guó)家秘密，若...

基于數(shù)據(jù)生命周期視角的DeepSeek政務(wù)應(yīng)用安全治理研究————作者：肖靜;李憧;

摘要：本文聚焦數(shù)字政府建設(shè)過(guò)程中DeepSeek等生成式人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用及其帶來(lái)的安全治理挑戰(zhàn)，通過(guò)細(xì)致剖析政務(wù)數(shù)據(jù)在全生命周期內(nèi)的流動(dòng)與變化，研究了DeepSeek技術(shù)在政務(wù)應(yīng)用關(guān)鍵場(chǎng)景中所面臨的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、敏感信息泄露、數(shù)據(jù)偏見傳導(dǎo)及內(nèi)容合規(guī)性失控等多重安全風(fēng)險(xiǎn)。為系統(tǒng)性地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，本文構(gòu)建了一個(gè)涵蓋“采集-存儲(chǔ)-處理-傳輸-共享-銷毀”的全生命周期分析框架，旨在全面識(shí)別并有效抵御各...

代表委員建言獻(xiàn)策熱議網(wǎng)絡(luò)信息安全————作者：本刊編輯部;

摘要：隨著我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)深入發(fā)展和人工智能技術(shù)持續(xù)突破，網(wǎng)絡(luò)信息安全成為全社會(huì)廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)之一。在今年的全國(guó)兩會(huì)上，網(wǎng)絡(luò)信息安全仍然是參會(huì)代表、委員熱議的話題。本文對(duì)今年兩會(huì)期間“一府兩院”工作報(bào)告、全國(guó)人大常委會(huì)工作報(bào)告，以及部分代表建議和委員提案中關(guān)于網(wǎng)絡(luò)信息安全的內(nèi)容進(jìn)行摘編整理，供讀者參考

美國(guó)推進(jìn)涉密人員審查工作改革————作者：劉聰;

摘要：根據(jù)美國(guó)聯(lián)邦政府“可信勞動(dòng)力2.0”計(jì)劃，在《國(guó)防授權(quán)法案》的支持下，美國(guó)涉密人員安全審查工作改革取得重大進(jìn)展，更新了涉密人員審查系統(tǒng)，將審查方式變革為“持續(xù)審查”，并不斷擴(kuò)大“持續(xù)審查”群體范圍，積極采用新技術(shù)推進(jìn)審查工作，提高了審查能力和審查效率

時(shí)訊瀏覽

摘要：<正>要聞四部門聯(lián)合發(fā)布《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》近日，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、工業(yè)和信息化部、公安部、國(guó)家廣播電視總局聯(lián)合發(fā)布《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》，規(guī)定了顯式標(biāo)識(shí)和隱式標(biāo)識(shí)兩種形式及其適用范圍，并強(qiáng)調(diào)任何組織和個(gè)人不得惡意刪除、篡改、偽造、隱匿標(biāo)識(shí)，不得為他人實(shí)施上述惡意行為提供工具或者服務(wù)，不得通過(guò)不正當(dāng)標(biāo)識(shí)手段損害他人合法權(quán)益。本辦法自2025年9月1日起施行

人工智能安全治理

摘要：<正>人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，加快發(fā)展新一代人工智能是我國(guó)抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇的戰(zhàn)略問(wèn)題。然而，人工智能在為各行各業(yè)賦能的同時(shí)，也帶來(lái)了系統(tǒng)性的安全風(fēng)險(xiǎn)。本期特別策劃?rùn)谀恳浴叭斯ぶ悄馨踩�治理”為題，在分析人工智能領(lǐng)域安全風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)探討了人工智能數(shù)據(jù)安全檢測(cè)、人工智能數(shù)據(jù)投毒檢測(cè)、人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中的應(yīng)用與風(fēng)險(xiǎn)防范、基于生成式水印的人工...

人工智能數(shù)據(jù)安全檢測(cè)技術(shù)研究————作者：魯凱;鈕艷;宋增人;

摘要：數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)和隱私保護(hù)是人工智能技術(shù)在開發(fā)和應(yīng)用過(guò)程中需關(guān)注的焦點(diǎn)之一，如何應(yīng)對(duì)人工智能場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)成為人工智能治理的重要議題。針對(duì)現(xiàn)階段人工智能數(shù)據(jù)安全現(xiàn)狀，本文分析了人工智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)和相關(guān)政策制度，研究了檢測(cè)技術(shù)原理，并基于此設(shè)計(jì)了一套人工智能數(shù)據(jù)安全檢測(cè)工具，可以面向重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用的人工智能相關(guān)算法或數(shù)據(jù)進(jìn)行安全檢測(cè)

人工智能領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)分析及綜合治理策略探索————作者：李軍;呂冬;龐宇強(qiáng);崔嘉斌;

摘要：當(dāng)前，人工智能技術(shù)及產(chǎn)品已得到廣泛應(yīng)用，但相關(guān)規(guī)制和監(jiān)管法規(guī)尚未健全完善，人工智能引發(fā)的信息安全風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)安全風(fēng)險(xiǎn)和倫理道德風(fēng)險(xiǎn)等，引發(fā)各界廣泛關(guān)注。本文立足人工智能安全治理，對(duì)國(guó)內(nèi)外人工智能領(lǐng)域相關(guān)法律規(guī)范和監(jiān)管執(zhí)法進(jìn)行比較研究，梳理了相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)措施和治理模式，并探索了人工智能綜合治理策略優(yōu)化路徑，以期為人工智能治理提供參考

人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中的實(shí)踐應(yīng)用及其風(fēng)險(xiǎn)防范————作者：徐陽(yáng);徐良;張麾軍;

摘要：大模型憑借泛化與自動(dòng)化處理能力，在網(wǎng)絡(luò)安全的攻防兩側(cè)都展現(xiàn)出規(guī)模級(jí)的效能提升，也極大地改變了網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)研究與實(shí)踐的底層范式。但大模型自身的黑盒屬性、不可解釋性及數(shù)據(jù)隱私倫理問(wèn)題也為網(wǎng)絡(luò)安全帶來(lái)了新挑戰(zhàn)。本文分析了大模型在網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)的研究新范式與實(shí)踐新應(yīng)用，探討了相關(guān)新風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)管理措施和技術(shù)策略，以期為網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)提供參考，促進(jìn)人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的可信與可控發(fā)展

基于生成式水印的人工智能合成圖像檢測(cè)溯源研究綜述————作者：孫澤宇;袁得崳;

摘要：當(dāng)前，生成式人工智能迅猛發(fā)展，用戶利用相關(guān)模型可以合成以假亂真的圖像。為了防止惡意用戶利用生成式人工智能生成有害內(nèi)容并在互聯(lián)網(wǎng)上傳播，可以使用生成式水印技術(shù)對(duì)深度合成圖像進(jìn)行檢測(cè)及溯源。生成式水印技術(shù)具有通用性強(qiáng)、可解釋性高等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為深度合成圖像檢測(cè)與溯源的重要手段。本文對(duì)當(dāng)前主流的深度合成圖像檢測(cè)方法進(jìn)行了綜述，闡述了生成式水印技術(shù)的相關(guān)背景和技術(shù)原理，針對(duì)對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)和擴(kuò)散模型兩種生成式...

網(wǎng)絡(luò)韌性的概念及安全架構(gòu)綜述————作者：王宇;鄧佳玥;鄒紅霞;

摘要：本文梳理明確了網(wǎng)絡(luò)韌性的概念，厘清了網(wǎng)絡(luò)韌性與網(wǎng)絡(luò)安全的區(qū)別，對(duì)比分析了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)韌性安全的設(shè)計(jì)架構(gòu)和設(shè)計(jì)方法，以期為網(wǎng)絡(luò)韌性安全體系設(shè)計(jì)提供參考

基于零信任網(wǎng)絡(luò)的園區(qū)網(wǎng)安全設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)————作者：蘇振宇;劉雁鳴;高麗琴;

摘要：本文針對(duì)傳統(tǒng)園區(qū)網(wǎng)面臨的安全威脅，提出了一種基于零信任網(wǎng)絡(luò)的安全設(shè)計(jì)方案。首先，結(jié)合園區(qū)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)及分層模型，分析了園區(qū)網(wǎng)的安全威脅，介紹了零信任網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)；之后，結(jié)合某園區(qū)網(wǎng)的升級(jí)場(chǎng)景，提供了一種零信任網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計(jì)方案，并按照網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)制度2.0進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計(jì)，重點(diǎn)介紹了網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)一個(gè)中心、三重防御功能的具體設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，包括安全管理中心、安全區(qū)域邊界、安全通信網(wǎng)絡(luò)及安全計(jì)算環(huán)境

惡意樣本多引擎對(duì)照分析技術(shù)研究與應(yīng)用————作者：楊朋;楊劍鋒;孫喜歡;梁耀文;

摘要：針對(duì)單一引擎檢測(cè)惡意樣本存在的誤報(bào)漏報(bào)問(wèn)題，現(xiàn)有多引擎檢測(cè)平臺(tái)不能輸出綜合判定結(jié)果及具有知識(shí)化的檢測(cè)結(jié)果，本文通過(guò)分析不同檢測(cè)引擎的優(yōu)劣勢(shì)，對(duì)不同引擎報(bào)告的惡意代碼名稱進(jìn)行統(tǒng)一命名轉(zhuǎn)換，探索利用多引擎對(duì)照分析技術(shù)對(duì)樣本進(jìn)行威脅綜合判定，并輸出惡意樣本情報(bào)知識(shí)。實(shí)驗(yàn)表明，結(jié)合不同引擎的檢測(cè)優(yōu)勢(shì)可以增加檢測(cè)準(zhǔn)確性，降低誤報(bào)率；通過(guò)多引擎對(duì)照分析提升樣本判定的準(zhǔn)確率，并輸出知識(shí)化的檢測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)海量樣本...

網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)分析及威脅識(shí)別技術(shù)研究————作者：剛占慧;郭嫻;楊佳寧;王嘉偉;

摘要：隨著制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速發(fā)展，聯(lián)動(dòng)高效的數(shù)據(jù)分析與威脅識(shí)別預(yù)警成為業(yè)界研究重點(diǎn)。本文通過(guò)研究多維信息關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)與異常行為特征提取方法，構(gòu)建了威脅行為知識(shí)庫(kù)，建立了實(shí)體行為監(jiān)測(cè)模型，開展網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)分析與威脅行為識(shí)別，對(duì)威脅來(lái)源、攻擊分布、威脅規(guī)律和威脅結(jié)果進(jìn)行預(yù)警，并通過(guò)搭建實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證環(huán)境進(jìn)行效果測(cè)試，旨在提升網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)能力

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