网络安全主动防御技术:策略、方法和挑战 扈红超, 隋嘉祺, 张帅, 仝玉 引用本文 扈红超, 隋嘉祺, 张帅, 仝玉. 网络安全主动防御技术:策略、方法和挑战[J]. 计算机科学, 2024, 51(11A): 231100132-13. HU Hongchao, SUI Jiaqi, ZHANG Shuai, TONG Yu. Proactive Defense Technology in Similar articles recommended (Please use Firefox or IE to view the article) 拟态防御中基于ANP-BP的执行体异构性量化方法 ANP-BP Based Executive Heterogeneity Quantification Method in Mimicry Defense 计算机科学, 2024, 51(11A): dTechnologyProjectofHenanProvinceinChina(２２１１００２１１２００)． 通信作者:隋嘉祺(bearsui５＠１６３．com) 网络安全主动防御技术:策略、方法和挑战 扈红超 隋嘉祺 张 帅 仝 玉 信息工程大学信息技术研究所 郑州４５０００１ (hhc＠ndsc．com．cn) 摘 要 随着人工智能、云计算、大数据和物联网等新兴技术的迅速发展

16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法...........................................................................19 3.1 信用评分模型.......... 效果评估与验证..................................................................................83 6.2.1 评估方法与指标.........................................................................85 6.2.2 验证结果与反馈...... ...................................................118 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融贷款评估模式面临诸多挑 战。传统的评估方法主要依赖于人工审核和静态的信用评分模型， 不仅耗时较长，且难以全面、动态地反映借款人的真实信用状况。 尤其是在面对海量数据时，传统的评估手段往往显得力不从心，导 致风险评估的准确性和效率受到限制。此外，随着金融市场的复杂

类似 Deepseek 这类 AI 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过 100 ML-AIMD 方法流程示意图 ....................................... 10 图表 8： AI 2BMD 系统流程示意图 ........................................ 11 图表 9： 材料科学中机器学习的发展趋势和小数据集 ....................... 12 图表 10： 小样本学习方法及相关案例 ..................... 19 图表 19： AI 在工业中的各类运用 ....................................... 20 图表 20： 科学方法的进展 .............................................. 21 请务必阅读报告末页的重要声明 4 / 29 行业研究|行业深度研究

中国科学院文献情报中心 科睿唯安 2025 001 2025研究前沿 目录 目 录 Contents 1. 背景 005 2. 方法论 006 2.1 研究前沿的遴选与命名 006 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 007 背景和方法论 农业科学、植物学 和动物学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 011 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 1 数学领域 Top 10 热点前沿发展态势 095 1.2 重点热点前沿⸺“现代机器学习中的双降曲线与泛化现象研究” 096 1.3 重点热点前沿⸺“物理引导神经网络在偏微分方程求解中的方法与应用” 100 信息科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 105 1.1 信息科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 105 1.2 重点热点前沿⸺“6D 目标姿态估计和跟踪技术” 其工作具有重大的意义。 为此，科睿唯安发布了“研究前沿”（Research Fronts）数据和报告。定义一个被称作研究前沿的专 业领域的方法，源自于科学研究之间存在的某种特定 的共性。这种共性可能来自于实验数据，也可能来自 于研究方法，或者概念和假设，并反映在研究人员在 论文中引用其他同行的工作这一学术行为之中。 通过持续跟踪全球最重要的科研学术论文，研究 分析论文被引用的模式和聚类，特别是成簇的高被引

经验，希望能够给大家带来一些启发，或者一些其他的帮助。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 8 今天的介绍会围绕下面四点进行展开：  模型可解释的整体背景  目前学术界和工业界现有的一些模型解释方法，例子以及对应原理  模型可解释性在实际的场景中的一个具体的应用和实施方案  对模型可解释性的简单的展望 01 模型可解释性的整体背景 软件工程学上我们经常用到一个术语叫软件的生命周期，这里把它用在模 模型推广期间，模型预测真正人融入到具体的业务环节流程之中。 之后，我们希望这个模型能够可以解释模型预测值的解释内容，能 够对后续的一些业务上的处理环节带来指导性的作用。 02 模型解释性方法 1. 模型解释性方法 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 10  全 局 的 解 释 方 法 (全 局 就 是 我 们 考 察 更 偏 重 对 模 型 整 体 的 一 个 预 测 的解释 判断依据。  局部的解释方法（对这个单条的预测进行解释）：第一个 LIME，它 本质上是用线性模型在一个局部的样本空间上进行一个模拟。第二 个 DeepLIFT，计算每个特征值的一个基准值，然后计算某个特征取 值相对于基准值的变动对于预测结果带来的一个提升和影响。第三 个 Shap，它本质上是基于博弈论的一种计算方法，计算也是计算特 征的贡献。 2. 模型解释性方法-特征重要性 DataFunTalk

.....47 3.1.2 微调效果的评估指标.................................................................48 3.2 微调方法选择......................................................................................50 3.2.1 全量微调与部分微调比较 在现代政务场景中，自然语言处理（NLP）技术的需求日益迫 切。政府部门每日处理大量的文本数据，包括政策文件、法律法规、 市民咨询、舆情监测等。这些数据不仅数量庞大，而且形式多样， 涵盖结构化和非结构化数据。传统的文本处理方法在面对如此复杂 的场景时，往往效率低下且难以满足实际需求。因此，引入深度学 习的自然语言处理技术，尤其是大模型的应用，成为提升政务处理 效率和质量的关键手段。 首先，政务场景中的文本数据具有高度的专业性和复杂性。政 。政 策文件和法律文本中通常包含大量的法律术语、专业词汇和复杂的 句式结构。例如，一份政策文件可能涉及多个部门的职能交叉，且 需要对历史政策进行追溯和关联。传统的关键词检索或简单的规则 匹配方法难以准确理解这些文本的深层含义，导致信息提取和决策 支持的准确性不足。 其次，政务场景中的文本处理任务多样且动态变化。常见的任 务包括但不限于：文本分类、信息抽取、问答系统、自动摘要、情 感

助力教育智能化转型 服务教育现代化进程 45 45 46 50 50 55 55 56 58 61 61 以先进人工智能技术助力语言教学，打造更优口 语测评方法 英特尔与合作伙伴共同探索基于人工智能的智能口语 测评方法 • 基于人工智能的智能口语测评 • 面向英特尔® 架构优化的人工智能口语测评解决方案 基于英特尔优化方案的应用案例 • 一起教育科技：基于英特尔的产品与技术，打造先进人工 通知》中 指出，要推动人工智能在教学、管理、资源建设等方面的全流 程应用。2018 年教育部印发的《教育信息化 2.0 行动计划》 进一步明确提出，要利用智能技术加快推动人才培养模式、教 学方法改革，探索泛在、灵活、智能的教育教学新环境建设与 应用模式。随着教育信息化 2.0 新征程步伐的加速，智能化正 在政策驱动和产学研用等教育生态共同推进下，与数字化、网 络化、泛在化同行并领跑，以数据驱动为核心的智慧教育逐渐 在学习环境，构建智能化、网络化、个性化、终身化的现代 化教育体系添加了新动力。 人工智能在教育行业各场景中的应 用探索与实践 目前，在教育行业各场景中，如图 1-1-2 所示，由数据驱 动，基于各类机器学习 / 深度学习方法构建，涵盖计算机视 觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及自动语音识别（ASR） 等技术领域的人工智能应用探索和方案部署，可以分为教学 环节、练习测评和教学管理三个核心场景： • 教学环节场

超参数调整...............................................................................100 5.4.2 集成学习方法...........................................................................102 6. AI 在钢铁生产中的具体应用.. 部门......................................................................................138 7.2 项目管理方法....................................................................................140 7.2.1 敏捷开发 大模型在生产优化中的应用：介绍具体应用案例和实施过 程，揭示效果。 3. 故障预测与管理：分析如何通过历史数据模型实现故障的前期 预警，预计带来的经济效益。 4. 产品质量控制：说明 AI 技术在质量检测中的作用，比较传统 方法与 AI 技术的优势。 5. 供应链管理中的 AI 应用：探讨 AI 在整个供应链中的数据整合 及优化。 6. 成功案例分析：总结国内外典型钢铁企业的成功应用案例，展 示 AI 大模型的实际效益。

续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 掘其本质，以找到精准的解决方案。通过聚焦主要原因并进行必要的升维/抽象化，可以找到 问题的根本原因，使问题具有通用性。 • 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 能力可以提高前后端开发的效率。 • 保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好 地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实现更全面的优化。这些方法提供了有效的工具，帮 助企业理清思路，找准业务发展的核心驱动力，确立清晰的策略逻辑。同时，画布法可以将 价值网中的各个要素以图形化的方式呈现出来，更直观地揭示它们之间的关系和互动。这些 方法可以提高企业的运营效率和价值创造，并避免对旧价值网的依赖，持续优化和改进价值 面之下，需要大家进行更深入的思考和探索才能发现。那么，为解决问题应该如何采取行动呢？ 三 洞察问题，探寻本源 面对复杂问题，建议参考《U型思考》方法论，从初始问题出发，洞察其背后的本质，进而精准 地解决问题。 遇到初始问题 遇到初始问题 解决问题 解决问题 发现问题的本质 找到本质解 U型思考方法论是一个找准问题、看透本质、谋定而后动的思考模型 问：定义核心问题 ►用WHY提出问题：探寻动机，发现原因 ►用WHAT提出问题：发现本质，聚焦靶心

源地、 近一月入住宾馆次数、与涉毒人员多次同行、与涉毒人员多次同住等。 自定义标签：用户可自行标注人员特征标签，如疑似贩毒、疑似吸毒、零包贩毒等。 功能内容 标签管理、维护、更新、删改 技术方法 业务数据清洗、业务数据特征提取 数据来源 警方资源库、社会数据（运营商数据） 5.1.6.2 涉毒人员全息档案 涉毒人员基础档案 以属性、ID 关联、关系、时间、空间等为维度，构建人员立体化档案模型，利用大数 交易：交易时间、交易地点、交易干系人、交易物品、交易金额 关系：亲属关系、朋友关系、毒友关系 地址：详细地址 前科：是否有前科、前科案件属性 涉毒管控状态：是否涉毒管控 涉毒特征标签：吸毒人员、贩毒人员、疑似涉毒人员 展现方法 个人信息卡片、关联关系图、轨迹地图 数据来源 警方资源库、社会数据（运营商数据、交易数据） 77 涉毒人员档案报告 针对人员基础档案进行深度挖掘，形成人员档案综合分析报告，主要包含涉毒人员常 分析内容 涉毒人员档案报告 展现维度 常驻旅馆、常驻网吧、重点关系人（亲属）、紧密联系人（频繁通讯）、 敏感消息、特殊联系人（前科人员）、作息规律、隐形轨迹（手机拍照记 录、WIFI 连接记录） 展现方法 个人信息卡片 数据来源 警方资源库、社会数据（运营商数据、交易数据、APP 数据） 5.1.6.3 涉毒人员管控 人员基础信息管理 人员信息维护：对接禁毒综合应用平台、自动获取涉毒人员数据。同时支持人员的添