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

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

..................................................................................5 4. DeepSeek 部署方法................................................................................................... 概率和影响范围， 自动评估并排序，帮助审计人员优先处理最关键的风险点。 （五）审计证据收集与管理 通过 DeepSeek 的自动化分析，系统能够生成详细的审计底稿，包括审计过 程、分析方法、数据来源及审计结果等内容，确保审计工作的透明性和可追溯性。 DeepSeek 支持审计证据的电子化存储和管理，审计证据以电子形式存储， 支持文档管理、版本控制和权限管理，方便审计人员快速查阅和追溯。 计人员直观展示分析结果，提升报告的可读性和说服力。 系统能够自动生成标准化的审计报告，包含详细的数据分析结果、风险评估 和审计结论等内容，显著减少报告编写时间。 4. DeepSeek 部署方法 使用 DeepSeek 主要有三种渠道：官方渠道、第三方渠道、本地部署。这 三 种渠道各自特点如表 3 所示。 表 3 DeepSeek 三种使用渠道对比 渠道 优点 缺点 官方渠道 功能齐全、操作简单（联网搜索/

2 3 6 REA 模 型 WEB3.0 技术 ChatGPT 技 术 4 5 6 基于新技术结合的业财融合案例分享 7 战略财务：战略财务是指在企业战略管理过程中，运用财务管理的方法和手段，对企业 战略目标、战略规划、战略实施和战略控制进行分析、评价和决策的活动。战略财务关 注企业长期发展，通过资本结构、投资决策、融资策略等方面来实现企业价值最大化。 管理会计：管理会计是 数据整合与管理：整合企业内外部的财务和业务数据，实现数据的一致性、完整性和准确性。通过数据仓库、数据湖等技术 手段，实现数据的存储、处理和分析。 5. 系统开发与实施：按照系统架构和需求进行系统开发，采用敏捷开发的方法，分阶段实现系统功能。确保系统从 0 到 1 的建 设 落地，并构建财务系统建设的小闭环。 6.系统测试与优化：对数字化平台进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统满足业务需求和性能要 进行系统上线和运维。建立完善的运维体系，包括系统监控、故障处理、数据 备份等，确保系统的稳定运行。 8. 培训与推广：为企业员工提供数字化平台的培训，提高他们的专业素质和技能，推广数字化管理理念和方法。 9. 持续优化与升级：在系统运行过程中，持续收集业务需求和用户反馈，对系统进行迭代和升级，以满足未来业务发展的需求。 同时，关注行业发展趋势和技术创新，对系统进行持续优化和升级。 如何进行排期：