93 65 61 141 181 120 94 104 162 95 1116 49 ����� 97 80 103 98 98 73 111 161 110 168 1099 50 ���� 133 62 136 88 89 112 88 80 159 135 1082 51 ����� 103 99 143 63 74 50 126 114 178 116 1066 52 ����� 115 113 55 1011 56 ����� 87 87 131 45 111 85 114 79 106 156 1001 57 ����� 113 53 106 56 62 91 95 145 102 150 973 58 ����� 71 49 62 26 58 30 85 124 134 96 735 59 ����� 99 29 26 30 57 92 139 137 75 37 721 60 ����� 28 80 51 ����� 2 30 14 6 27 79 52 ����� 10 17 11 4 26 68 53 ����� 6 32 5 12 10 65 54 ���� 3 42 3 9 5 62 55 ����� 9 9 24 14 4 60 56 ����� 7 28 2 8 8 53 57 ����� 11 6 18 7 7 49 58 ���� 1 21 4 5 6 37 59 �����

4.2.1 4.2.2 XR 4.3 4.3.1 4.3.2 52 53 54 55 57 58 60 61 61 62 63 64 66 66 67 68 68 69 70 70 71 50 52 1.1 [1] [1]. XR • 2021 Facebook VR Z VR 2023 VR 2024 VR IP 2025 VR ◼ VR XR Steam PICO VR VR XR VR VR App …… 62 3.2.2 XR ◼ XR ◼ XR XR XR XR XR XR Z 5G+ XR 3D VR XR

...................................................................................................62 4.2.2 风险等级划分与报告生成................................................................................ 在保持审计证据链完整性的前提下，实现技术赋能的实质性突破。 流程自动化（RPA）的局部应用虽能提升基础核对效率，但在 面对非结构化数据（如合同文本、邮件通信）时仍显乏力。某上市 公司审计案例显示，其采购循环审计中仍有 62%的供应商资质验证 需要人工复核扫描件，这类场景亟需具备多模态处理能力的智能体 支持。同时，审计质量控制的最后一公里问题突出，现有系统缺乏 对审计底稿逻辑完备性的自动校验能力，导致约 28%的监管问询源 析和自动化工作流能力的智能审计系统，而 DeepSeek 的技术架构 恰好能填补现有技术栈的关键缺口—— 其混合推理引擎在测试中实 现了 93.6%的凭证异常检出率，同时将单项目人工复核量降低 62%，这为突破当前审计效率天花板提供了切实可行的技术路径。 2.2 传统审计方法的局限性 传统审计方法在长期实践中形成了以抽样检查、人工复核和规 则导向为核心的作业模式，但随着企业数据量指数级增长和业务复

...................................................................................................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

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..............................

M M M 17 69 70 14 13 z 25 26 27 28 29 30 31 32 33 41 42 43 44 45 46 47 48 49 58 59 60 62 63 64 65 66 67 68 M61 城镇休闲绿道 滨水游憩绿道 社区绿道 U17 W W W W W W W W W39 W40 山区森林绿道 U 9 U 33 26 29 30 32 41 42 43 45 46 49 44 44 C 47 58 M61 59 62 67 60 64 59 M65 M68 U 9 W39 W36 C56 M66 U22 W27 M63 M62 分类 分场景目标 案例示意 案例说明 任务 要点 · U 4-1 绿道类型 城镇休闲绿道 任务4 结合多元场景提 64-2 M 60-1 M 62-1 62-2 M 59-3 60-1 M 60-1 M 59-1 59-4 36 35 现实难题： 配套不足、缺乏内涵 这个山路看起来 不太安全 不知道上去有没有 观景的休息设施？ 前边是断头路啊，这信 号太差，导航也查不了 这全是路，该 走哪一条呢？ 我以为这里可以买到水， 原来是个废弃的房子 M 59-3 62-2 M 59-1 60-1

85 14044. 78 12884. 61 橡胶制品业 630.43 644. 1 701. 92 623. 39 661. 31 586. 36 黑色金属冶炼及压延加 工业 15338. 62 18532. 8 18213. 55 18130. 31 17012. 31 16960. 67 有色金属冶炼及压延加 工业 2555. 12 2841. 7 3040. 24 3286. 86 3540. 27 电力煤气及水生产供 应业 6598. 24 7882. 8 9273. 48 11051. 18 10398. 76 10789. 88 电力.蒸汽.热水的生产 和供应业 5789. 62 7052. 7 8431. 46 10067. 56 9346. 14 9536. 65 煤气生产和供应业 370. 61 341. 3 369. 72 426. 15 510. 89 671.