.................... 61 6.1.7 ॅಮำܤͬܙЦ࠿ ......................................................... 62 6.2 ٌࡥညܤЦ࠿ ........................................................................ 63 — 8 — ճ໰๯ܤcฉ৮̝௦ٝᆴԅϦ೧ۤྑௐēԸჼᆦߙᆑ௶ᆇၗϦฉ৮ ̝௦ۤ໰๯ܤকӽ໌ᆦēަஜٝᆴහѴdߒ௦ݯٲଅ୪ఆၔēᄥՇ ٝᆴڟ႕ēѩಬᆑ௶ᆇၗϦฉ৮̝௦ۤ໰๯ܤকӽ໌ᆦ͗٤೉ďྻ ຏ߅ы“Ϧฉ໰͗”Đॏ२d62ޥϦᄐ೫Ӧสۤ૪ѻݯٲ࢈юोॴฉ ৮̝௦ۤ໰๯ܤٝᆴݯٲē31 ّಘމᆑ௶ᆇၗᅖڕϦਪۤ໭ߟಓ Сߙಁρූᆑ௶ᆇၗࡥ࢈ಁोॴฉ৮̝௦ۤ໰๯ܤকӽ໌ᆦ͗٤ ೉ē໰๯ܤҶྜఆၔӒӾ 7.7 ฃဥఆēୣᄯޏ೬ఆၔ࠭ ݮ·ߙюဎ౿ੁઝฉcྜ๠ฉۤჿ๠ෳฉďܚ॓ฉĐᆦюԅᆑ — 15 — ¤ ¤ ௶ᆇၗฉ৮඘ຂēนْफ࿫ဈඔ٢ฉ৮ၮ໻ܬࡂdၽ౿ੁઝฉֺੋē ჼۦၐڳිcЉݛcںོອڑฉ৮ēߙю௦ੋ؍آᆑ௶ᆇၗϦݯڑc ڳޥॿྜۤЄၐࡥۤ62ޥϦᄐ೫Ӧสc૪ѻݯٲԅ౿ੁઝฉēϦ ೧ပᆑ௶ᆇၗ“ྡྷ჆෍”cڳිࣂ޷ݮ҄໰๯଼൛ۤ OA ຂහԉྜ๠ ࿫ဈdᄯڳԙᄩԸАࡥcᄯڳڳි࢞Љڟܣၝc౛๦Љݛԙस໰๯ ࡥԉ 10ޥӦสߙಁॴӦส౿ੁઝฉdၽྜ๠ฉֺੋēᆑ௶ᆇၗྜ

...................................................................................................62 3.2.1 自动化风险评估模型.................................................................................. 略优先级，但实际完成核心系统改造的企业不足 35%。这种差距主 要源于三个维度的需求矛盾： 首先，客户行为变化催生服务模式重构。互联网原住民群体更 倾向于数字化交互，其保险产品线上咨询率已达 62%（中国银保监 会 2023 年数据），但行业平均线上转化率仅为传统渠道的 1/3。 这暴露出三个关键痛点：①传统人工服务响应速度平均超过 4 小 时；②标准化产品难以匹配个性化需求；③跨渠道数据割裂导致服 寿 险保单中，当系统检测到投保人短期内突然增加保额且职业信 息存疑时，自动触发人工复核流程，较传统人工筛查效率提升 80%。 风险类型 传统检出率 智能系统检出率 响应时间缩短 骗保行为 62% 89% 4.2 小时→9 分钟 风险类型 传统检出率 智能系统检出率 响应时间缩短 高风险标的 71% 93% 24 小时→实时 异常退保集 群 35% 78% 48 小时→15 分

进一步提高系统的安全性和可靠性. Gao等提出了一种基于强化学习的自适应策略,与当前 环境实时交互来自适应调整防御策略,同时通过算法参数来 平衡系统的安全和性能问题,以满足不同的场景的 需 求[６２]. Chai等根据当前系统安全状态和攻防次数,使用深度学习算 法动态调整、主动生成最优的跳变策略,进而找到网络安全性 能与资源消耗之间的最优平衡点,在防御性能不降低的情况 下,显著降低了网络资源消耗[６３] 用性之间较为均衡的最优防御策略 [５５Ｇ５８,６１] 基于机器学习 利用机器学习技术自动 分 析 攻 击 行 为,检 测 异 常 流 量, 激活跳变策略等,根据实时的网络状态动态调整网络防 御策略 [６２Ｇ６３] 随机策略 由人工制定的随机策略 [２８Ｇ５４] ２)欺骗防御 在欺骗防御中,除了有类似移动目标防御的动态欺骗手 段,还包含一些通过部署静态欺骗环境,对攻击者的攻击行为 进行诱捕、欺骗的静态防御手段[１６Ｇ１７] SIM X,WANG W,ZENGJJ,etal．AReviewoftheBasicTheＧ oryofMimicDefense[J]．StrategicStudyofCAE,２０１６,１８(６): ６２Ｇ６８． [５] YAOD,ZHANGZ,ZHANGGF,etal．ASurveyonMultiＧVaＧ riantExecutionSecurityDefenseTechnology[J]．JournalofCyＧ

，DRG/ DIP 支付改革下，医疗机构亟需在保证质量的前提下将平均住院日 压缩 15%-20%。 患者体验维度存在三个关键断点： 1. 47%的投诉源于医患沟通不充分 2. 复诊患者中 62%需要重复描述病史 3. 慢性病管理依从性仅维持于 31%-34%区间 这些结构性矛盾为 AI 技术落地创造了刚性需求场景，特别是 在智能分诊、辅助决策、流程自动化等环节，预计可释放 20%- 并发查询处理，满足门诊高峰时段需求 针对医疗数据安全性的特殊要求，该方案采用联邦学习框架， 训练数据无需离开医疗机构本地网络。测试数据显示，在保护患者 隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 智能出院预测模型+资源动态调度 算法 从医疗质量提升维度，项目将重点攻克两个技术瓶颈：一是利 用 DeepSeek-NLP 构建的病程进展预测模型，在肿瘤化疗领域实 现不良反应早期预警准确率从现有 62%提升至 82%；二是通过手 术室智能排程系统，使三级医院择期手术取消率从 9.3%降至 5%以 下。经济效益方面，预计整套方案可使三甲医院年运营成本降低 2300-2800 万元，主要来源于以下方面：

应用安全现状与差距分析....................................50 2.2.5 数据安全现状与差距分析....................................62 2.2.6 安全管理现状与差距分析....................................65 2.3 安全技术需求..............................

张老师 刘老师 邓老师 教学设计 教学实施 教学手段 学生活动 专业素养 总分 88 73 62 50 为了营造正常的竞争环境，学校一般会进行讲课比赛， 以此来激励老师提高自 己的教学水平，会议式的评课比赛， 需要召集优秀老师、领导在固定的场所来进行 比赛，受限于场地和时间，评课结

“8 +13” 、 “ 10+100” 政府数字化转型 “ 四梁八柱” 之四评价体系 PS ：“政务 2.0” 按办事、 审批、 监管架构 ，推进政务一体化大厅建设加快监控大屏开发 （ 62+87+15 ） PS ：“政务 2.0” PS ：“政务 2.0” 运维 PS ：“政务 2.0” PS ：“城市大脑与政府数字化转型” 透彻感知、 全面互联、 融合共享、 智能应用、

后，其持续学习机制支持每周增量更新理赔知识库，确保对新型欺 诈手段（如虚拟修理厂骗保）的识别时效性控制在 48 小时内。实 际部署数据显示，某大型财险公司采用该模型后，车险理赔自动化 率从 43%提升至 81%，人工作业成本下降 62%，且投诉率降低 27 个百分点。这些技术特性使 DeepSeek 大模型成为构建新一代智能 理赔系统的理想选择，特别是在处理医疗票据识别、责任判定逻辑 推理等传统算法难以突破的复杂场景时表现尤为突出。 析历史欺诈案件的 400+行为特征，构建了具有时序分析能力的检 测模型。下表对比了关键指标的检测效能提升： 检测维度 传统规则检出率 DeepSeek 检出 率 误报下降率 重复索赔识别 62% 89% 54% 虚假医疗票据 71% 93% 63% 跨机构骗保关联 58% 82% 48% 实际部署中，该能力使某省级分公司在试运行期的欺诈赔付支 出下降 37%，同时将合规案件的自动通过率提高 医疗报告与事故描述矛盾（通过 NLP 对比伤情术语与诊疗记录） - 第三方数据冲突（如维修发票金额与市场价偏离超过 30%） 检测维度 传统规则检出率 大模型检出率 误报降低幅度 团伙欺诈 42% 89% 62% 材料伪造 68% 93% 45% 重复索赔 75% 97% 38% 动态风险评估引擎 模型通过实时学习理赔全流程数据流，构建动态风险评分卡系统。 每笔理赔案件会生成三维度评分： 1.

跨域数据共享的收益分配合规原则？ 42 59.跨域数据隐私保护的协同机制？ 43 60.跨域数据标准互认的流程与合规？ 44 七、法律责任类 44 61.数据违规收集的法律责任（依据《个人信息保护法》）？ 44 62.数据滥用的民事赔偿标准与计算方法？ 45 63.数据泄露事件的行政罚款额度及适用情形？ 46 64.数据犯罪的刑事处罚情形（如侵犯公民个人信息罪）？ 46 65.平台未尽审核义务的连带责任认定？ 数据交易的合规流程（如挂牌、签约、交割）？ 60 83.数据经纪机构的资质要求与合规义务？ 60 84.数据产品的合规标注（如数据来源、隐私属性）？ 61 85.数据流通中的隐私保护（如匿名化、去标识化）？ 62 86.数据交易平台的合规义务（如审核、监督）？ 63 87.数据流通的反垄断合规要求（如禁止数据垄断）？ 63 88.数据跨境交易的合规流程与安全评估？ 64 89.数据流通的税务合规（如增值税、所得税）？ 徒刑（情 节特别严重），并处或单处罚金；单位犯罪的，对单位判处罚金， 同时追究直接责任人员刑事责任。上述责任可叠加适用，形成对违 规收集行为的立体约束。 数据滥用的民事赔偿标准与计算方法？ 62. 数据滥用的民事赔偿标准与计算方法以《民法典》《个人信息保护 法》等为基础，遵循“实际损失优先、违法所得补充、法定赔偿兜底 ”的三层逻辑。首先，实际损失是核心依据，包括受害人因数据滥用 直

8% 5 武汉理工大学 中国 44 2.2% 6 伊朗 74 3.7% 6 中国科学技术大学 中国 42 2.1% 7 澳大利亚 71 3.6% 7 浙江师范大学 中国 39 2.0% 8 英国 62 3.1% 8 太原理工大学 中国 37 1.9% 9 西班牙 61 3.1% 9 华中科技大学 中国 32 1.6% 10 波兰 58 2.9% 9 南京林业大学 中国 32 1.6% 从施引论文产出的国家和机构来看（表 位的 机构均来自中国。其中，中国科学院的施引论文数量遥 遥领先，达到 121 篇，中南大学、南京工业大学以 55 篇施引论文并列第二。 1211 147 137 131 75 74 71 62 61 58 中国 印度 韩国 美国 沙特阿拉伯 伊朗 澳大利亚 英国 西班牙 波兰 / 施引论文 / 2025研究前沿 生态与环境科学 028 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 2.1 德国 39 1.6% 7 法国 90 3.6% 7 北京大学 中国 38 1.5% 8 澳大利亚 77 3.1% 8 中央财经大学 中国 37 1.5% 9 荷兰 62 2.5% 8 湖南大学 中国 37 1.5% 9 韩国 62 2.5% 8 黎巴嫩美国大学 黎巴嫩 37 1.5% 从施引论文来看，中国以 1518 篇施引论文、 60.3% 的占比远超其他国家，反映了对该研究方向的 高度关注；美国以