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信息安全最新文章

官方曝光共享充電寶內植入后門程序竊密新手段

7月30日消息，外出時手機沒電，共享充電寶成了“救命稻草”，然而，有境外間諜情報機關和別有用心之人借此竊取公民個人隱私甚至國家秘密。今日，國家安全部微信公眾號發文提醒不要使用來源不明、接口異常的共享充電寶，并揭秘了共享充電寶竊密路徑。

發表于：7/30/2025

生成式人工智能嵌入數字政府的數據安全風險及其法律規制

生成式人工智能深度嵌入數字政府意義重大，但其引發的全周期數據安全風險不容忽視。通過解構數據“收集—處理—存儲—輸出”四階段風險，發現收集階段存在安全與質量隱患，處理階段面臨算法歧視與黑箱挑戰，存儲環節有數據泄露與歸責困境，輸出階段則涉及數據失真與侵權風險。借鑒歐盟“先監管后發展”和美國“技術驅動立法”經驗，提出分階規制框架：收集階段實行分類分級與源頭審查，處理階段強化倫理審查與清單管理，存儲階段構建軟硬法協同標準與公私合作責任模式，輸出階段引入沙箱監管與數字確權。以此推動數字政府建設，實現科技、風險治理與安全法治的協同共進。

發表于：7/29/2025

基于區塊鏈的現實世界資產數字化發行及交易技術研究

隨著加密貨幣（Cryptocurrencies）發行及交易的火爆，其弊端也正日益凸顯——由于沒有現實世界資產的支撐，其價值只存在網絡上，資產會在短時間造成大量損失，因而現實世界資產（Real-World Assets, RWA）數字化成為當前關注的重點。此外如何建立安全有效的發行交易模型，規避或降低已知的交易風險，是目前研究的難點。通過深入研究當前RWA數字化存在的兩大發展路線，指出風險的存在是由于其數字化所建立的物理和數字空間市場割裂所導致的，據此提出了一種新的“軌道模型”，并構建了其發行與交易的數學模型，解決了傳統RWA數字化中的并行市場割裂與系統性風險問題。

發表于：7/29/2025

基于深度強化學習的以太坊 MEV 交易防護與交易排序優化

以太坊交易排序中的最大可提取價值（MEV）問題，使惡意交易者通過操控交易順序獲利，破壞了網絡公平性并推高Gas費用。為抑制MEV行為和優化公平性，同時提升系統效率，提出了一種基于深度 Q 網絡（DQN）的交易排序優化方法。通過設計合理的狀態空間、動作空間與獎勵函數，智能體能夠自主學習最優排序策略。結合Geth私有鏈、Flashbots MEV-Explore與Ethereum Mempool數據，系統性驗證了該方法的有效性。實驗結果表明，DQN排序策略可將MEV提取率降至13%以下，平均Gas費用較傳統策略降低約33.1%，公平性指數提升至0.78，顯著優于現有方法。同時搭建的閉環實驗系統為區塊鏈交易公平性和效率優化提供了可行方案。

發表于：7/28/2025

基于超參數優化和LightGBM算法的DDoS攻擊檢測與分類

針對分布式拒絕服務攻擊(DDoS)數據流量樣本容量大、數據特征多的特點以及檢測分類準確率低的問題，提出了一種基于LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）算法的DDoS攻擊檢測與分類方法。在CICDDoS2019數據集預處理和特征篩選的基礎上，構建LightGBM檢測模型和多分類模型。同時在模型預訓練時，采用隨機網格搜索與貝葉斯超參數優化技術實現超參數自動調優。實驗結果表明，該模型在檢測與分類任務上能達到98.34%的準確率。該研究為DDoS攻擊提供了一種高效且簡易的檢測與分類思路。

發表于：7/28/2025

巡檢無人機網絡安全風險建模與量化評估研究

針對巡檢無人機網絡安全風險，構建評估模型并進行量化評估，為其安全防護提供支持。研究方法上，綜合運用文獻研究、案例分析、理論建模及實驗驗證法，首先識別風險，然后結合層次分析法（AHP）與模糊綜合評價法構建風險評估模型，同時構建量化評估指標體系，明確評估方法與標準。實驗選取不同型號無人機在多種場景測試，收集處理120組數據。研究結果顯示，所構建體系在90%以上場景評估結果與實際相符，能準確評估風險。研究結論為巡檢無人機安全防護提供理論與實踐指導依據。

發表于：7/28/2025

民用無人機商用密碼技術應用與安全性評估研究

針對無人機網絡安全現狀和挑戰，深入研究了商用密碼技術在民用無人機網絡安全防護中的作用，提出了商用密碼應用與測試驗證方案。該方案構建了無人機系統在實際業務環境中的運行場景，設計了密碼應用驗證流程，對身份認證、數據傳輸、數據存儲等環節進行了功能及性能測試，對無人機劫持場景進行了對比測試。測試數據顯示，應用商用密碼后，無人機系統的安全性得到有效提升；加密處理時延對性能影響較小，保證了實時通信性能；國密算法和國際算法性能持平。該研究為無人機密碼應用提供了技術支撐，有利于無人機網絡安全能力提升。

發表于：7/28/2025

無線無源遠距離可重構安全傳感終端設計

為提高無源物聯網安全性能，常在傳感設備中加入加密算法。而傳統無源傳感終端的加密算法常采用偽隨機數實現，其具有極大的安全隱患，且現有產生真隨機數的方法需專用真隨機數產生電路，其開銷大，不適用于無源傳感終端。同時，現有無源傳感終端的加密算法不能重構，變換方式少，安全性很難進一步提升。為此，設計了一種無線無源可重構遠距離安全傳感終端，其采用MCU實現標準RFID通信協議，代替專用RFID芯片，能根據各種應用場景修改MCU代碼，從而實現傳感終端可重構功能；基于射頻信號和ADC殘差的兼容型真隨機數發生器產生真隨機數，無需專用電路；采用增強型可重構加密算法，結合真隨機數極大地提升了傳感終端安全性能，同時，采用多源能量收集電路架構，提升了終端接收靈敏度，從而實現傳感終端的遠距離通信功能。

發表于：7/17/2025

防火墻安全策略配置與分析方法研究

提出了一種基于流量數據的防火墻安全策略配置與分析方法，首先進行流程數據采集，然后基于攻擊和惡意代碼特征庫以及規則特征庫展開流量檢測，對流量數據進行特征行為匹配，標記異常流量數據，接著基于異常流量報警信息生成防火墻安全策略并進行阻斷以實現策略自動生成。最后提出安全策略分析的規則及流程，實現防火墻安全策略優化建議的生成，以輔助管理員完成安全策略配置及優化，提升運行維護效能，滿足系統快速開通、策略動態調整等場景下的快速響應需求。

發表于：7/17/2025

基于Dilithium的可追蹤環簽名方案

傳統基于數論難題的環簽名方案面臨嚴峻安全威脅，且完全匿名的特性易被濫用于非法活動。可追蹤環簽名作為環簽名的變體，在滿足匿名性的同時，又可追蹤惡意簽名避免匿名濫用，實現對簽名者的可控監管。后量子數字簽名方案Dilithium具有開銷小、運算快且可抵御量子攻擊等優點。提出一種基于Dilithium的可追蹤環簽名方案，首次將NIST標準化簽名算法Dilithium與可控匿名性相結合，實現抗量子攻擊的隱私保護與濫用追溯雙重目標。在隨機預言機模型下，證明本方案具有不可偽造性、匿名性、可鏈接性以及可追蹤性。同時，基于Dilithium可追蹤環簽名算法設計了一種跨鏈交易方案，滿足數據交易的隱私保護。與其他方案對比，該方案計算開銷顯著降低，而通信開銷還需進一步優化。

發表于：7/17/2025

基于自組網的輕量化IPsec加密設計與實現

針對無線自組網的安全傳輸需求，提出了一種基于輕量化IPsec加密的軟硬件設計方案。該方案以“CPU+算法FPGA+基帶波形FPGA”為核心構建基礎硬件平臺，通過設計輕量化“四次交互”密鑰協商協議，精簡交互流程次數達33%，有效降低了流量開銷；軟件方面采用分層架構實現傳輸業務管理、加解密處理、基帶波形處理、無線收發以及應用管理等功能。經測試驗證，該設計在提供輕量化IPsec加解密情況下無線通信時延約16.71 ms，TCP無丟包傳輸速率可達23.28 Mbit/s。

發表于：7/17/2025

基于深度學習的物聯網入侵檢測系統綜述

物聯網中智能設備的互聯互通在推動社會進步的同時，也因設備異構性、協議多樣性和資源受限性導致安全威脅日益復雜化。傳統入侵檢測系統依賴特征匹配和規則定義，在面對新型攻擊和動態攻擊模式時表現出局限性。系統梳理了深度學習技術在物聯網入侵檢測系統中的應用進展，通過對比分析發現：基于深度學習的模型在檢測精度和實時性上優于傳統方法，在處理空間特征、捕捉時序依賴等方面表現突出；無監督學習和集成方法通過生成對抗樣本、融合多模型優勢，有效提升了小樣本場景下的檢測魯棒性；當前研究仍面臨數據標注成本高、邊緣計算資源受限、動態攻擊適應性不足等挑戰。總結探討了未來研究應聚焦輕量化、跨模態數據融合等方向，為構建高效、自適應的物聯網安全防護體系提供理論支撐。

發表于：7/17/2025

中國電信推出的全球首個運營商級量子加密辦公應用

近日，中國電信推出的全球首個運營商級量子加密辦公應用——量子密信，成功通過中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）“鑄基計劃”軟件平臺網絡安全防護能力完備性評測，成為該評測啟動以來，首個獲得認證的辦公即時通訊軟件產品，這一成果不僅印證了量子安全技術在辦公通訊領域的成熟應用，更為數字時代企業安全辦公筑牢了技術防線。

發表于：7/17/2025

Okta與派拓網絡宣布提供統一的AI驅動安全架構以應對身份攻擊

2025年7月16日，北京——隨著企業越來越需要對日益復雜的攻擊做出實時響應，驗證數據訪問者的身份及使用的設備已成為保護數據的關鍵。

發表于：7/16/2025

全球首個AI智能體安全測試標準發布

7 月 14 日消息，據螞蟻技術消息，世界數字科學院（WDTA）在聯合國日內瓦總部日前正式發布 AI STR 系列新標準《AI 智能體運行安全測試標準》，標準由螞蟻集團、清華大學、中國電信牽頭，聯合普華永道、新加坡南洋理工大學、美國圣路易斯華盛頓大學等二十余家國內外機構、企業及高校共同編制，為全球首個單智能體運行安全測試標準。

發表于：7/15/2025

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