散（文本到图像模型）以及在自主系统（自动驾驶汽车、机器人）中使用的强 化学习算法等多样化系统。更广泛的类别，如生成式对抗网络和大语言模型等， 是众多生成式人工智能应用的基础，要求在监管中将其纳入考虑。由于现行立 法在适应这一动态环境方面面临挑战，因此有必要采取细致入微的方法管理这 一广泛、快速发展的系统。由于竞争压力，快速发展的技术渗透到我们的生活 和商业实践中，但与此同时，法律框架却不完善且适应缓慢，造成了一种严峻 并确保负责任和合规地使用。在这个新兴领域里，平衡创新与患者隐私仍然是 一个关键挑战。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 35 围绕医疗保健领域的人工智能（包括生成式人工智能）和机器学习的动态 监管环境需要利益相关者不断调整适应，以确保符合《医疗电子交换法案》和 其他相关法规不断演变的解释，尤其是针对生成式人工智能系统。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 36 2. 如何应 责任是一项 复杂的法律挑战。现有的法律框架往往难以应对人工智能的独特性，从而导致不确 定性。虽然传统的法律原则，如产品责任法、过失法和数据隐私法可能适用于某些 情况和管辖范围，但人工智能技术的动态性质要求制定新的法律框架。 如专门针对人工智能立法算法透明度的新法律，正在不同地区开始出现。这些 框架旨在应对人工智能系统带来的独特挑战，重点关注与偏见、问责制、透明度和 公平性相关的问题。然

GB/T45341—2025 3. 4 数字模型 digitalmodel 基于多元异构动态数据,对相关业务对象的运行状态、关联关系等进行数字化动态描述,可基于数 据驱动支持实现业务动态柔性响应的模型。 3. 5 知识模型 knowledgemodel 基于多元异构动态数据,对相关业务对象的运行规律等进行动态归纳、演绎及其知识化、数字化、模 型化,可基于知识驱动支持实现业务个性化按需柔性运行和一体化敏捷响应的模型。 businessscenario 关于业务运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等的有机组合。 3. 8 数字场景 digitalscenario 基于相关数字模型(3. 4)实现关键业务动态响应、动态协同、动态优化的一类业务场景(3. 7)。 注:数字场景、知识场景、智能场景都属于数字化(的)业务场景。 3. 9 知识场景 knowledgescenario 基于相关知识 模 型 (3. 5)实 对企业数字化转型(3. 1)发展阶段和水平档次的度量。 3. 15 数字企业 digitalenterprise 基于相关数字模型(3. 4),沿资源链、价值链或产品链(资产链)实现业务的全面动态响应、动态协 同、动态优化的一类企业。 注1:资源链即基本贯通研发(规划)设计、生产(建设)、服务、经营管理等主业务环节的计划、采购、仓储、研发、生产 (建设)、销售、财务、人力资源、物料和设备(资产)管理等主要业务活动的企业资源管控链。

字孪生+智能算法”的数字孪生智能应用建设，旨在通过白皮书为数字孪生产业发展提供 借鉴与参考。 本次白皮书系统梳理技术演进路径、核心能力建设及行业实践成果，数字孪生的核心 在于通过数据驱动实现物理世界与虚拟世界的精准映射与动态交互。白皮书提出四大关键 技术能力： 物理感知与数据融合。整合 LiDAR、无人机、物联网等多源异构数据，构建高精度三 维地质模型与实时监测网络，支持黄河流域泥沙冲淤分析、城市内涝预警等场景。 实现大规模倾斜摄影模型的秒级加载，突破 Web 端性能瓶颈。 机理与数据双驱动。融合水动力模型、有限元分析等物理机理与 AI 算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲 网络结合水文数据将水质预测误差降至 3%以下；在工业场景中，自编码器 驱动的设备故障预警系统减少非计划停机 30%。 智能算法的融合应用还体现在多源异构数据的实时处理与动态适应上。通过集成传感 器数据、遥感影像与业务日志，大模型可动态优化城市内涝模拟、港口物流调度等复杂场 景。黄河流域泥沙冲淤模型即通过无人机测深数据与智能插值算法，实现水下地形的高频 更新，防洪调度效率提升 40%。此外，基于

应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 2.0发展回顾 • Github仓库突破3w stars • 贡献者突破400 • 开源生态：多语言&集成 原生配置&服务的模型如何支持 AI应用构建，相比微服务时代提 供更易用的产品化功能 • 默认命名空间不统一：服务&配 置标识不一致 • 配置及服务的动态订阅 • 分布式锁功能支持 • 内核和控制台同端口 • 鉴权开关绑定 • 应用侧数据源动态无损轮转 Nacos-Controller : k8s 配置及服务同步 价值 • 可视化管理界面 • 配置变更实时推送 • 配置历史&回滚 crd deploy • 全量一键双向同步 • 按需部分双向同步 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-controller 模糊订阅：应用运行时动态服务&配置订阅 • 大配置拆分&聚合 模式匹配 • 前缀匹配 • 后缀匹配 • 中间模糊 事件推送 • 新增事件 • 删除事件 • 定时对帐 应用场景 分布式锁：多节点共享资源并发协调

可信高速数据网以“安全、高速、合规”为核心理念，基于IPv6+融 合新技术聚焦“数算、数网、数安协同”的演进主线，旨在破解数据流通 中的技术性瓶颈。其核心价值在于，不仅实现了数据资源的安全确权与 动态防护，更通过网络与数据/算力的深度融合，提升了数据调度的实时 性、灵活性与经济性。 可信高速数据网的建设，有助于我国构建“横向联通、纵向贯通”的 全国一体化数据流通格局，推动形成统一开放、竞争有序的数据要素市场 实现“可用不可见”的可信流通，建立安全可控、全链路可追溯的信任体系。它既 通过量子加密、防APT攻击等技术筑牢国家数据安全与个人隐私保护屏障，又依托 动态合规审计机制，为数据跨域流动、跨境传输提供技术适配与制度衔接条件，实 现安全与效率的动态平衡。 可信高速数据网研究报告 03 (二) 促进数算网安融合创新发展 数据、算力和网络是数字经济发展的三大关键要素，安全则是其长期健康发展 的 抓手，它能够推动数算网安的深度融合与协同创新。 1�数算协同：构建数据与算力的灵活高效连接 可信高速数据网通过IPv6+、广域无损网络等新一代技术，重塑数据流通架 构，实现跨运营商、跨行业、跨区域的动态互联。其采用“Overlay（业务连接 层）+Underlay（网络层）”协同架构，支持“按需连接、分钟级开通、弹性计 费”。通过RDMA协议优化，网络调度效率显著提升，实现TB级数据小时级送达，

智能体通信，新型模型和实时组网需要动态保障 在6G 网络中，AI Agent 将随着技术的快速发展而得到广泛应用，带来全新 可靠性挑战。智能体基于环境自主学习的特性，使其行为模式难以预测，导致网 络设备动态调度结果的不确定性增加，传统流量管理模型失效；智能体通信以 AI 模型、原始数据等机器媒体为主，传输需求更复杂（如持续低延迟交互、高度并 行通信），颠覆了传统人类通信的流量模式，对网络带宽动态适配与话务冲击应 应 对提出更高要求；机器人集群、自动驾驶车队等场景依赖 P2P 动态组网，需实 时组建协作网络并共享环境信息，现有网络的静态子网管理与路由机制难以满足 动态协同需求，亟需提升网络动态组网与智能调度能力以保障业务可靠性。 1.3.3 超大规模连接，瞬时信令冲击加倍 6G 超大规模连接场景下，海量物联设备接入（每平方千米可达百万至亿级） 对网络可靠性形成多重挑战。终端规模百倍于 5G 时代，网络异常恢复时的大规 时延与精准同步，避免交互失真；通信、算力、AI 等资源需实时协同，任一环节 异常均可能导致业务中断，亟需建立跨维容灾接管机制；用户移动时，边缘算力 与网络会话需在毫秒级内完成无缝迁移，对网络动态资源调度、智能切换能力提 出严苛要求。现有网络架构难以满足沉浸式业务对连续性与稳定性的需求。 8 2. 6G“零中断”网络愿景和目标 9 2.1 愿景和目标 为了体系性的构建高可靠的6G

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 ProactiveDefenseTechnologyinCyberSecurity:Strategies,MethodsandChallenges 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,即拟态 防御思想是将移动目标防御的思想与异构冗余执行体相结合 的产物.从上述研究中的观点可以看出,尽管３种主动防御 技术之间没有明确定义的从属关系 ;最后总结 全文工作. ２ 移动目标防御 ２．１ 移动目标防御概述 ２．１．１ 移动目标防御的定义 移动目标防御(MovingTargetDefence,MTD)是一种通 过制定多样化、动态性的防御策略,持续性主动或被动地进行 攻击面转换的主动防御机制. １)攻击面(AttackSurface)指 可 以 被 攻 击 者 利 用 来 进 行 信息探测、资源 窃 取、系 统 破 坏