28 动态建模多轮对话的策略 • 动机：多轮对话过程是动态变化的， 不能用单轮的贪心方式来 建 宋皓宇 , 张伟男 , 刘挺 . 基于 DQN 的开放域多轮对话策略学习 . SMP 2017 Best Paper 模多轮的过程

散（文本到图像模型）以及在自主系统（自动驾驶汽车、机器人）中使用的强 化学习算法等多样化系统。更广泛的类别，如生成式对抗网络和大语言模型等， 是众多生成式人工智能应用的基础，要求在监管中将其纳入考虑。由于现行立 法在适应这一动态环境方面面临挑战，因此有必要采取细致入微的方法管理这 一广泛、快速发展的系统。由于竞争压力，快速发展的技术渗透到我们的生活 和商业实践中，但与此同时，法律框架却不完善且适应缓慢，造成了一种严峻 并确保负责任和合规地使用。在这个新兴领域里，平衡创新与患者隐私仍然是 一个关键挑战。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 35 围绕医疗保健领域的人工智能（包括生成式人工智能）和机器学习的动态 监管环境需要利益相关者不断调整适应，以确保符合《医疗电子交换法案》和 其他相关法规不断演变的解释，尤其是针对生成式人工智能系统。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 36 2. 如何应 责任是一项 复杂的法律挑战。现有的法律框架往往难以应对人工智能的独特性，从而导致不确 定性。虽然传统的法律原则，如产品责任法、过失法和数据隐私法可能适用于某些 情况和管辖范围，但人工智能技术的动态性质要求制定新的法律框架。 如专门针对人工智能立法算法透明度的新法律，正在不同地区开始出现。这些 框架旨在应对人工智能系统带来的独特挑战，重点关注与偏见、问责制、透明度和 公平性相关的问题。然

应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 2.0发展回顾 • Github仓库突破3w stars • 贡献者突破400 • 开源生态：多语言&集成 原生配置&服务的模型如何支持 AI应用构建，相比微服务时代提 供更易用的产品化功能 • 默认命名空间不统一：服务&配 置标识不一致 • 配置及服务的动态订阅 • 分布式锁功能支持 • 内核和控制台同端口 • 鉴权开关绑定 • 应用侧数据源动态无损轮转 Nacos-Controller : k8s 配置及服务同步 价值 • 可视化管理界面 • 配置变更实时推送 • 配置历史&回滚 crd deploy • 全量一键双向同步 • 按需部分双向同步 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-controller 模糊订阅：应用运行时动态服务&配置订阅 • 大配置拆分&聚合 模式匹配 • 前缀匹配 • 后缀匹配 • 中间模糊 事件推送 • 新增事件 • 删除事件 • 定时对帐 应用场景 分布式锁：多节点共享资源并发协调

对３种主动防御技 术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性能.最后,对 ３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋势进行阐述. 关键词:主动防御;动态防御;移动目标防御;欺骗防御;拟态防御 中图分类号 TP３９３ ProactiveDefenseTechnologyinCyberSecurity:Strategies,MethodsandChallenges 提出欺骗防御是移动目标防御的一部分;文献[３]在对欺骗防 御分类时,将移动目标防御当成欺骗防御的一部分;文献[４] 中则提出移动目标防御系统可以看作拟态防御系统的一个特 例,它通过一些拟态变换使系统具有动态性特征,但是并没有 应用异构冗余架构;文献[５]中也表达了相似的看法,即拟态 防御思想是将移动目标防御的思想与异构冗余执行体相结合 的产物.从上述研究中的观点可以看出,尽管３种主动防御 技术之间没有明确定义的从属关系 ;最后总结 全文工作. ２ 移动目标防御 ２．１ 移动目标防御概述 ２．１．１ 移动目标防御的定义 移动目标防御(MovingTargetDefence,MTD)是一种通 过制定多样化、动态性的防御策略,持续性主动或被动地进行 攻击面转换的主动防御机制. １)攻击面(AttackSurface)指 可 以 被 攻 击 者 利 用 来 进 行 信息探测、资源 窃 取、系 统 破 坏

...........111 7.1.1 业务规则与模型输出的融合......................................................114 7.1.2 动态规则更新机制......................................................................118 7.2 业务流程自动化....... 依赖静态规则，新型风险漏报率超 40% 动态建模覆盖 95%以上的复杂风 险场景 个性化能力 标准化产品推荐转化率不足 15% 基于客户画像的精准推荐转化率 提升至 35% 从技术实现角度看，银行业务智能化需要突破以下关键能力： - 多模态数据处理：整合文本、语音、图像等非结构化数据，例如 通过 OCR 和大模型解析合同文档，将处理速度从小时级缩短至分钟 级 - 动态知识更新：建立可实时更新的金融知识图谱，确保政策变动 合规性保障：在模型推理层嵌入监管规则校验模块，确保所有输 出符合《商业银行法》和巴塞尔协议 III 要求 某股份制银行的实践表明，接入大模型后其信用卡审批流程从 72 小时缩短至 8 分钟，同时通过动态调整授信额度模型，坏账率下 降 18%。这些案例印证了智能化转型不仅是技术升级，更是银行业 重塑竞争力的战略选择。 1.2 DeepSeek 大模型在金融领域的应用潜力 随着金融行业数字化转型的加速，DeepSeek

客户倾向 于通过智能渠道获取定制化方案，但现有系统缺乏动态场景分析能 力，难以满足市场需求。 本项目旨在通过接入 DeepSeek 的智能体技术，构建覆盖核 保、理赔、客服等核心场景的 AI 解决方案。目标包括三方面：首 先，提升运营效率，将核保流程从平均 48 小时压缩至 2 小时，理 赔自动化率提升至 90%；其次，通过动态用户画像分析，实现产品 推荐精准度提高 40%；最后，利用实时风险监测模型，将欺诈识别 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 的精算系统与 CRM 系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 反欺诈依赖规则引擎的静态阈值设定，无法动态识别新型骗保模 式。车险领域约 23%的欺诈案件（中国保险行业协会 2022 年报 告）因缺乏智能分析手段未能及时拦截，每年造成行业损失超 80 亿元。 客户体验断层 传统服务模式存在明显的响应延迟与服务断层： 知、医疗历史、职业风险等 18 个维度的数据。某寿险公司试点数 据显示，模型将高风险保单识别率从人工核保的 76%提升至 94%，同时将自动化核保比例从 15%提升至 63%。 实时交互优化 对话系统支持动态意图识别，在客户服务场景中实现多轮精准追 问。例如处理车险报案时，模型能通过 5 轮交互完整采集事故时 间、责任认定等关键字段，交互效率较传统 IVR 提升 40%，客户满 意度达 4.8/5

江苏省未来网络创新研究院 魏亮、方辉、孙玉刚、尹鹏、林枭、韩风、占昊天、王磊 I 前 言 随着算力网络的飞速发展，算力资源呈现出泛在化、异构化、分 布化的显著趋势。如何高效感知、协同调度这些广泛分布且动态变化 的算力资源，以支撑日益复杂的智能应用需求，已成为推动产业数字 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技 宇宙等技术的爆炸式发展，传统的集中式算力计算模式面对如此庞大 且多样化需求，已经难以有效应对。分布式算力感知与调度技术应运 而生，成为应对海量、泛在、实时计算需求的关键基础设施。这一理 念旨在构建一个能够动态感知全网算力资源，并根据任务需求进行智 2 能化、自动化、最优化调度的新型信息基础设施，降低计算延迟与成 本，支撑新型智能化应用的落地。 分布式算力是相对于传统集中式算力（如单一超级数据中心）而 本和最佳的用户体验。调度决策是一个高度复杂的优化问题，其目标 函数通常是多维度的，需要在性能目标、经济目标和系统目标之间寻 求最佳平衡点。分布式调度策略多种多样，从传统的基于静态规则的 调度，如轮询、随机分配等，到更为复杂的动态调度策略，如基于负 载均衡的调度、基于服务质量（QoS，Quality of Service）的调度、 基于经济效益的调度等。现代的算力调度系统越来越倾向于采用人工 智能和机器学习技术，通过对历史数据的学习和对未来负载的预测，

....... 33 4.1.1 优化可再生能源供给体系..................................................... 33 4.1.2 完善供需动态平衡机制......................................................... 35 4.1.3 提升算力产业支撑能力................ ..................... 47 5.1.1 系统复杂性，算电协同的纳管挑战..................................... 47 5.1.2 资源动态匹配，协同控制的核心难题................................. 48 5.1.3 能效瓶颈，电力侧的关键制约............................. ...................................................... 50 5.2.1 智能调度技术从单目标优化迈向多模态协同，推动算力网 络向全域资源动态匹配演进 ................................................................... 50 5.2.2 绿色计算技术从能效提升转向全生命周期减碳，零碳数据

实时 | 99% | 在实际落地层面，人工智能技术已展现出与审计场景深度结合 的潜力。以应收账款审计为例，智能体可实现： - 自动匹配销售订 单、出库单与收款记录的三单一致性校验 - 动态计算账龄分析并可 视化逾期风险分布 - 智能抽样替代随机抽样，使高风险样本覆盖率 提升 40% - 自动生成符合审计准则的询证函和工作底稿 通过流程图的业务逻辑建模可以清晰展现智能体的工作机理： 基础工作中解放。例如，智能体可实现： - 凭证扫描与数据录入自 动化，处理速度提升 5-8 倍 - 交易流水异常检测响应时间缩短至分 钟级 - 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量 风险控制强化 构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2. 通过 NLP 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引 擎 费用分摊失真 28% 76% 聚类分析+异常值检 测 知识沉淀标准化 设计审计知识图谱架构，解决行业经验碎片化问题： 实现审计准则、监管要求的动态同步更新，确保所有项目自动 遵循最新合规标准。 成本优化 通过资源智能调度降低项目边际成本： - 人力投入减少 40%的常规 审计程序 - 差旅成本压缩通过远程智能审计支持 -

策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 试点测试。结果显示，DeepSeek 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 取错误率 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 金额年增长率达 34%。这要求核赔系统必须具备动态学习新型欺诈 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层对理赔时效的考核标准逐年提升，《保险服务质量指 数》将车险 72 小时结案率纳入核心指标，2024 年达标线已上调至 DeepSeek 大模型作为新一代通用人工智能基座模型，凭借其 千亿级参数规模和行业领先的语义理解能力，为保险理赔业务智能 化转型提供了核心技术支撑。该模型采用混合专家系统（MoE）架 构，通过动态激活子模型的方式实现计算资源的智能分配，在保证 响应速度的同时显著提升复杂任务处理精度。在保险行业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 ” 解能力，可准确解析客户提交的非结构化理赔描述，例如将