区块链面临可拓展性问题.分片通过将区块链网络划分成多个子网络，并行处理交易，从而提升系统性能.但分片易导致恶意节点聚集，发动51%攻击，影响系统安全.现有的单维信誉方案存在重分配过程开销大和分片间共识不足的问题，性能与安全无法保证.针对上述问题，提出基于多维信誉的区块链安全分片方案.首先，综合节点多维指标，保证分片信誉与计算通信能力均衡，识别恶意节点.其次，提出双阶段重分配方案，通过第1阶段部分重分配和第2阶段全部重分配，减少重分配频次，降低开销.最后，设计基于多维信誉的快速拜占庭容错共识(multidimensional reputation based fast Byzantine faulttolerant consensus, MRFBFT)，将投票权与信誉结合，并在分片领导节点间增设一次共识，防止恶意行为.实验结果表明，各分片信誉和计算通信水平更均衡，共识时延大约降低20%，吞吐量提升15%左右.

针对现有基于运动矢量排序的视频可逆信息隐藏算法无法根据视频帧视觉特性自适应调节嵌入容量且容量有限的问题，提出一种多通道矢量排序的可逆视频信息隐藏算法.该算法通过计算参考帧的纹理复杂度和运动复杂度情况决定后续帧是否嵌入信息，从而实现后续帧的自适应信息嵌入，算法同时对多通道像素值排序(multipass pixel value ordering, multipass PVO)技术进行改进，将其应用于视频信息隐藏，有效提升可逆隐藏算法嵌入容量.实验结果表明，相较于同类算法，PSNR和SSIM的变化值分别降低14.5%和8.5%，嵌入容量提升7.4%，在视觉质量和嵌入容量方面有显著提高.

文本脱敏是一种极为重要的隐私保护方法，其隐私保护效果和与原文本语义一致性的平衡是一个难题.现有差分隐私脱敏方法对敏感词脱敏时，采用相似性计算概率法选取敏感词的替代词，易造成替代词与原文语义不一致甚至无关，严重影响脱敏文本对原文语义的保持.提出一种强化语义一致性的差分隐私文本脱敏方法，给定一种截断距离度量公式调整替换词选中概率限制语义无关替换词.真实数据集的实验结果表明，该方法有效提升了脱敏文本与原文的语义一致性，实际应用价值大.

针对差分隐私聚类算法在处理海量数据时其隐私性和可用性之间的矛盾，提出了一种分布式环境下支持差分隐私的Kmeans++聚类算法.该算法通过内存计算引擎Spark，创建弹性分布式数据集，利用转换算子及行动算子操作数据进行运算，并在选取初始化中心点及迭代更新中心点的过程中，通过综合利用指数机制和拉普拉斯机制，以解决初始聚类中心敏感及隐私泄露问题，同时减少计算过程中对数据实施的扰动.根据差分隐私的特性，从理论角度对整个算法进行证明，以满足ε差分隐私保护.实验结果证明了该方法在确保聚类结果可用性的前提下，具备出色的隐私保护能力和高效的运行效率.

在数字化时代，大量敏感数据存储在各种网络和云平台上，数据保护成为信息安全领域的关键挑战之一.传统的加密方法存在单点故障和中心化控制的问题，从而可能导致数据泄露.为了解决这些问题，提出了一种新的方法，将区块链技术和改进的代理重加密算法相结合，采用Shamir门限密钥共享，设计了一种基于门限代理重加密算法的数据共享方案TDPRBC，安全分析及实验结果表明该方案可以满足大部分数据访问需求.

近年来，随着监控摄像头的不断增多和互联网的迅速发展，监控视频与网络视频越来越多，对视频进行自动行为冲突检测对降低人为审核导致的隐私信息泄露风险及维护社会治安、净化网络环境等具有重要意义.为了充分提取视频中的行为冲突特征，并获得有较好泛化能力与检测效果的模型，采用I3D(inflated 3D convolutional network)与VGGish，基于XDViolence进行多模态特征的提取，并提出了基于Transformer和图卷积网络的行为冲突检测模型TGBCDM(behavior conflict detection model based on Transformer and graph convolution networks).该模型包含Transformer编码器模块和图卷积模块，可以在有效捕捉视频中长距离依赖关系的同时，关注视频特征的全局信息和局部信息.经过实验证明，该模型优于现有的8种方法.

当前电子拍卖存在第三方不可信和中标者既要保证身份匿名性又要保证身份合法性这一矛盾问题.针对上述问题，提出一种基于非交互零知识证明和非同质化代币的密封投标拍卖方案.首先，通过区块链去中心化、数据不可篡改等特点构建点对点参与的拍卖环境，并通过椭圆曲线+AES算法对竞拍者的出价加密，从而提高电子拍卖的隐私性；然后，通过非交互零知识证明实现在链上匿名情况下中标者身份合法性的生成和验证，同时，将身份合法性作为非同质化代币的元素素材，保证中标者对链上身份合法性认证的所有权；最后，实验结果证明所用算法在加解密效率方面优于RSA和ECC算法，身份认证所需存储开销低于其他比较方案，满足日常拍卖需求.

随着可再生能源的崛起和分布式发电的普及，可以实现电力和信息双向传输的分布式灵活资源变得越来越重要.其中信息网络通过运营无线专网实现无线互联.由于物理层的脆弱性以及密钥分发和管理的复杂性，需要考虑物理层安全技术.而传统的物理层加密技术的混沌系统初始条件安全性无法保证.针对上述问题，为分布式灵活资源信息网络的无线通信系统提供了一种物理层安全方案.该方案不仅减轻了密钥分发和管理的复杂性，而且增强了混沌系统的初始条件和通信系统的安全性.主要贡献包括提出一种物理层密钥生成方法，即利用低通滤波和滑动窗口增强信道互易性，累积分布函数进行量化，以及用哈希函数实现密钥协商和隐私放大.还提出一种基于混沌的物理层加密方案，利用之前生成的密钥，通过Arnold变换和陈氏混沌理论对信号的相位和幅度进行加密.仿真结果显示，物理层密钥生成方案对信道特征的处理增强了信道的互易性，后续得到的密钥通过了NIST随机性测试.同时，采用混沌理论的加密方案使得窃听者得到的比特不一致率维持在0.5，保证了信息的安全传输.

铁路信号系统是当下社会交通运力的主要承载系统，其对安全性有极高的要求.而由于铁路信号系统容易受到外界多种因素影响，易出现故障，需要设计一种针对铁路信号系统的实时故障检测方案，进而才能采取有效的维护措施.不同于传统的机器学习(ML)故障检测方法，采用双向编码器表示转换器(BERT)深度学习(DL)模型进行实时的智能故障检测.该模型能够在处理故障检测任务时获取双向上下文的理解，从而更准确地捕捉句子中的语义关系，使得其对故障描述的理解更为精准.采用了云边协同的联邦计算方法，使得各铁路运营单位的数据可以在本地进行初步处理，然后将汇总后的梯度上传至云端进行模型训练，最终将训练得到的模型参数发送回各边缘设备，实现模型的更新，突破了模型的训练数据分散的限制，同时允许多个铁路运营单位在保持数据隐私的前提下共同训练BERT模型.研究结果表明，采用联邦边云计算方法进行BERT模型训练，在解决数据保密性问题的同时，有效提升了轨道交通故障检测的准确性与可靠性，优于目前在铁路信号系统领域已有的故障检测方案.

开源威胁情报对网络安全防护十分重要，但其存在着分布广、形式多、噪声大的特点.所以如何能对收集到的海量开源威胁情报进行高效的整理和分析就成为亟需解决的问题.因此，探索了一种以BertTextCNN模型为基础且同时考虑标题、正文和正则判断的多标签分类方法.根据情报源发布文本的特点，设置正则判断规则，以弥补模型的欠缺；为更全面反映开源威胁情报文本所涉及的威胁主题，针对标题和正文分别设置了BertTextCNN多标签分类模型，并将2部分标签整理去重以得到文本的最终威胁类别.通过与只依据正文建立的BertTextCNN多标签分类模型进行对比，所设置的模型在性能上有所提升，且召回率提升明显，能为开源威胁情报分类工作提供有价值的参考.

随着以人工智能、大数据和物联网为代表的信息技术革命的推进，数据成为国家、企事业单位的重要资产和持续创新的推动力.因此，如何为终端接入提供安全通道、保证业务数据的安全传输和存储、防止数据泄露又具备抵抗量子计算等新兴攻击技术的能力已成为一个迫切需要解决的难题.为应对这一挑战，以量子保密通信技术为基础，提出了基于量子技术的软件密码模块，重点阐述了量子软件密码模块的设计及实现，重点包括整体架构设计、功能设计以及接口对接，并对量子软件密码模块进行了测试验证，该模块采用量子密码与经典密码融合的方式为业务数据的安全传输和存储等提供了一种高效、安全的解决方案，具有广阔的应用场景.

在新一轮科技革命和产业变革深入发展的当今，数据业已成为新的生产要素，而人工智能则成为新的生产工具，大模型等人工智能技术成为了引领新一代产业变革的核心力量.近年来对发展质量的要求逐步提升到新的高度，特别是新质生产力的提出更是生产力概念质的跃迁.以科技创新发挥主导作用，摆脱了传统增长路径，结合数字时代要求，发展更具融合性、更体现新内涵的生产力，成为了时代热点.随着人工智能等新一代信息技术与各行业核心生产经营管理流程相结合，对数据安全提出了新的挑战.应探索适应数据时代特点的安全治理模式，筑牢数据有效流通的安全基座.数据安全关系各方主体，包括平台企业、个人信息主体、监管机关以及其他数据服务商，是一个集法律、技术、国家安全为一体的综合问题.

基础软件是支撑计算机系统高效稳定运行的基石，决定数字基础设施发展的水平.以操作系统、数据库、中间件为代表的基础软件产业链在整个软件产业处于上游位置，直接影响下游产出的规模和效益.由于基础软件具有研发周期长、投入大等特点，在软件供应链日益复杂的环境下，逐渐引起各国重视并上升至国家战略高度.近年来，我国基础软件产业借助开源路径提速发展的同时，发生了众多基础软件供应链安全事件，带来了风险挑战.梳理了基础软件供应链安全现状，分析基础软件供应链面临的风险挑战，并从政策、产业、用户、生态4个层面提出合理化对策建议.