介绍了３种主动防御技术的概念、策略和方法,并根据研究内容的不同,对已有的研究成果进行分类.然后,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 ProactiveDefenseTec 、工 业 领 域 . 现有的主动防御相关综述主要介绍了一种技术的策略或 方法,同时也对３种技术进行了一定程度的比较:文献[２]中 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 对已有的研究成果进行分类.然后,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. 本文第２章介绍了移动目标防御技术的概念、策略和方 法,并对其技术 进 行 分 类;第 ３章 介 绍 了 欺 骗 防 御 技 术 的 概 念、策略和方法,并对其技术进行分类;第４章介绍了拟态防

副石颗数 店内条码 材质 （厂商）货号 五级分类 主石重量 是否手输店内条码 采购单位 五级分类 款号 副石重量 商品名称 包装含量 长益 ERP 编码 款式名称 质量 一级分类 包装单位 商品等级 材质 总质量 二级分类 进口 / 国产 季节性商品上架日期 是否镶嵌 颜色 三级分类 产地（县） 季节性商品下架日期 图片地址 主石净度 四级分类 等级 性别 劲草大类码 工艺 规格 保质期天数 次 商品分类结构 品类划分管理整体思路 问题 1 ： 同一品类下分类层 级 不等， 不便于展开品类层 面的商品 横向分析 问题 2 ： 不同品类下层 级存 在类别交叉的情况， 不便于使用品类对商品进行业务分析 问题 4 ： 部分品类的第一层 级划分 过细，导致 层 级 纵向架构较短、大类较多（ 28 个） 不利于业务统一规划和管控 问题 3 ： 中间层 级的商品分类 不能追溯到唯一 的上游层 级商品分类 ，不便于新品引进 现状主要问题分析 每一层 级下的商品分类维度： 计划层 面： 可制定统一的品类经营计划和策略； 管理需求： 具有相同的管理指标和属性维度； 运营层 面： 商品的采购、库存管理能够统一管理； 统计分析： 满足经营状况按品类维度的统计分析； 销售需求： 满足同一品类下的商品组合多样性。 商品分类结构的科学性 商品分类体系的稳定性

REA 理论 可以帮 助企业更好地分析、设计和实施信息系统，提高运营效率和决策质 量。 1.数据整合：首先，收集和整合企业内部和外部的各种数据资源，包括当事人信息、地理位置数据、产品数据、协议数据、分类数据、资源项数 据、事件数据、条件数据和业务方向数据等。 2.REA 模型构建：基于收集到的数据，构建资源 - 事件 - 参与者（ REA ）模型。在模型中，描述资源、事件和参与者之间的关系，以及它们与其 业财融合平台，并将数据资产化，提供数据资产服务。这将有助于企业更好地理解和管理业 务活 动，提高运营效率和决策质量。 要将基于 CHATGPT 技术的 REA 业财融合平台与以下几个维度结合：当 事人、地理位置、产品、协议、分类、资源项、事件、条件、业务方向， 按照以下步骤实现： 1.当事人（参与者）：在 REA 理论中，当事人是指参与业务活动的个体，如员工、客户、供应商等。通过分析当事人与资源、事 件 的关系，企业 协议：协议是规定当事人之间在特定事件中资源交换和行为约束的规则。在 REA 理论中，企业需要考虑协议对业务活动的影响， 以便确保资源交换的公平性、合规性和效率。 5.分类：分类是对资源、事件和当事人进行组织和管理的一种方法。在 REA 理论中，企业可以根据分类对业务活动进行归纳和总 结， 以便提高信息处理效率和决策质量。 6.资源项：资源项是企业拥有或关心的具有价值的事物。在 REA 理论中，企业需要关注资源项与事件、当事人的关系，以便合理

文本相似度特征 ，如编辑距离、 n-garm 距离 > 3 、计算词向量 ，并提取词向量相关特征 > 4 、提取深度学习特征 ，主要通过 LSTM 网络编码 > 5 、构建 Stacking 集成学习分类模型 ，并进行评价 分析方法与过程 大数掘挖掘专家 9 1 背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 集成学习分两步 ： l 用一系列的初级分类器进行训练 ，得出对应的训练结果 l 把训练结果当作是特征 ，输入到次级学习器 ，最终的输出结果由次级学习器产生 > 本次赛题使用的两层 Stacking 方式 ，选用了朴素贝叶斯分类器、 随机森林分类器、 逻辑回归分类器、决策树分类器四个基分类器作为第一层 Stacking 基模型。第二 层 Stacking 选用的是随机森林分类器进行训练的 集成学习建模

...............................356 3.12.4 环境数据中心数据分类编码体系.........................................................................362 3.12.4.1 数据分类编码原则................................................ ..............................363 3.12.4.2 空间数据分类编码标准.............................................................................364 3.12.4.3 业务实体分类代码建设............................................. ............................364 3.12.4.4 空间数据分类编码.....................................................................................365 3.12.5 专业数据分类编码.............................................

.......................................................................................33 6.2 数据分级分类................................................................................................... 运维层面提供完 整 安全体系建设要求及标准。 6.2 数据分级分类 (一) 总体原则 在使用数据分级分类进行权限控制时，按数据来源分类、协议类型分类、字段分类、数 据分级等条件分别检查权限。数据来源分类、协议类型分类、数据分级是记录级权限控制， 当有一个条件不满足权限要求时，整条记录均不得作为返回结果。字段分类是字段级权限控 制，当某字段、字段关系权限不满足权限要求时，该字段、部分字段关系不能作为返回结果。 、部分字段关系不能作为返回结果。 所有字段都应该支持授权，已做分类的字段或自行分类的字段必须做权限控制，不授 权 则没有权限。其它未进行分类的字段，默认已授权，也支持单独权限控制。 (二) 数据分级 数据分级是通过对数据内容的敏感程度， 对数据资源进行分级。 数据级别的权限应按用户进行分配。拥有某一级别数据访问权限的用户，可访问数据 级 别低于该级别(含) 的数据记录。 (三) 数据校验

制冷、机柜等非 IT 设备。 中游包括为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案以及提供云服务等相关服务的供应商。终端用户渗透 多个行业，主要应用于互联网、金融、软件、电力、工业、医疗等行业。 分类方式 种类 相关介绍 按服务 对象 互联网数据中心 (IDC) 由 IDC 服务商搭建，向客户提供互联网基础平 台服务以及各种增值服务的数据中心 国家数据中心 (NDC) 由国家政府机构投资建设的数据中心，代表 制造及 软件业 政府机关 IDC 服务 / 集 成 / 运维 第三方数据 中心基础架 构提供商 运营商数据 中心 图表：数据中心产业链结构示意图 图表：数据中心分类及相关介绍 IT 外包服务商 云服务商及相 关解决方案 零售型数据中 心服务商 Iaas 服务商 基础电信 运营商 资料来源：华经产业研究院，国海证券研究所 资料来源：华经产业研究院，国海证券研究所 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 14 资料来源：《绿色高能效数据中心散热冷却技术研究现状及发展趋势》（陈心拓等） 资料来源： CDCC ， NARI ，国海证券研 究所 图表：冷却技术分类 图表：冷却类型图 冷却液厂商 • 巨化股份 • 浙江诺亚氟化工有限公司 • 新宙邦 • 永和股份 • 巨化股份 • 浙江诺亚氟化工有限公司 • 新宙邦 • 永和股份

能够更好地适应政务领域的特定需求。具体而言，微调后的模型将 具备以下能力：  智能化数据处理：能够高效处理来自不同政务系统的结构化与 非结构化数据，如公文、报告、法律法规等，实现信息的自动 化提取、分类和归档。  智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。  决策支持：通过数据分析和预测，为政府部门提供科学的决策 依据， 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 感分析等。例如，市民提交的咨询问题可能涉及多个领域，需要快 速准确地分类并分发给相应部门处理。此外，舆情监测需要实时分 析大量的社交媒体文本，识别出潜在的社会热点和风险。这些任务 对模型的泛化能力和适应性提出了高要求，传统的定制化模型难以 下几个关键能力：  高精度的语义理解能力：能够准确理解政策文本、法律条文等 复杂文本的深层含义，进行精准的信息提取和关联分析。  多样化的任务处理能力：能够灵活应对多种文本处理任务，如 分类、抽取、问答、摘要等，并具备良好的任务迁移能力。  实时性和高效性：能够快速处理大量的文本数据，满足舆情监 测、应急响应等场景的实时性要求。  数据隐私保护能力：在数据处理过程中，严格遵守隐私保护要

标注用户指令 数万用户指令和对应 的答案 用户指令 十万用户指令 标注对比对 百万标注对比对 原始数据 数千亿单词： 图书、 百科、网页等 语言模型预训练 强化学习方法 二分类模型 语言模型预训练 SFT 模型 RL 模型 基础模型 RM 模型 预训练（ Pretraining ） 阶段需要利用海量的训练数据 ，数据来自互联网网页、维 基 百科、书籍、 GitHub 奖励建模（ Reward Modeling ） 阶段的目标是构建一个文本质量对比模型 ，对 于 同一个提示词， SFT 模型给出的多个不同输出结果的质量进行排序。奖励模型 （ RM 模型） 可以通过二分类模型 ，对输入的两个结果之间的优劣进行判断。 RM 模型与 3.3 、奖励建模阶 段 基础语言模型和 SFT 模型不同， RM 模型本身并不能单独提供给用户使用。 强化学习（ Reinforcement 业团队处理。 关闭高危端口 4 、安全筑盾—— 防护体系建 设 备份 + 应急响 应 防火墙 + 更新 补丁 严格权限控制 监控日志 + 防 钓鱼 数据分级分类 严守资源安全底线、优化国土空间格局 促进绿色低碳发展、维护资源资产权益 统一行使全民所有自然资源资产所有者职责 统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责 5 、场景深耕—— 业务痛点突

好的性能。此外，模型支持在线学习和增量更新，能够根据新数据 的加入不断优化自身表现，确保在实际应用中的持续高效运行。 为了更好地展示 DeepSeek 模型的技术特点，以下列举其关键 特性：  多任务学习能力：支持分类、生成、问答等多种任务，适用于 复杂的政务场景。  高效训练与推理：通过分布式训练和优化算法，缩短训练时间， 提升推理速度。  增量更新与在线学习：支持根据新数据进行模型更新，适应不 断变化的政务需求。 1. 知识库系统构建：建立一个全面的电子政务知识库，涵盖政策 法规、办事流程、常见问题解答等内容，确保信息的准确性和 时效性。通过 deepseek 模型的智能分析能力，实现对海量数 据的自动化分类、索引和检索，提高知识库的使用效率。 2. 智能问答系统开发：基于 deepseek 模型，开发一个智能问答 系统，能够快速响应公众和政府部门内部人员的查询请求，提 供准确、详尽的解答。系统将支持自然语言处理，能够理解并 务知识库需要 具备全面覆盖政府各部门业务知识的能力，包括但不限于政策法规、 办事流程、常见问题解答等。其次，知识库应支持多维度、多层次 的知识组织与分类，以便不同用户能够快速定位所需信息。例如， 可以按照部门、业务类型、政策层级等进行分类，确保知识的条理 性和可检索性。 为了满足多样化的用户需求，知识库还需具备智能搜索与推荐 功能。通过引入自然语言处理技术，用户能够使用自然语言进行查