中汽協回應特斯拉通過數據安全測試

中汽協常務副會長兼秘書長付炳鋒在接受采訪時表示落實汽車數據處理安全是智能汽車發展的一個新的起點，第一批次所有送檢的6家中外車企均自主報名參與，包括參加此輪檢測的唯一外資車企特斯拉。“協會秉持對所有送檢車企車型一視同仁的原則。第一批檢測特斯拉就參與進來了，也是抓到了一個機遇。特斯拉清楚地看到，未來自動駕駛的消費趨勢會在中國大市場上率先興起?！?/a>

安全公司Zscaler披露惡意載入 HijackLoader

采用模塊化設計逃避檢測，安全公司披露惡意載入器 HijackLoader

發表于：5/11/2024

戴爾通知發生數據泄露：涉及姓名等訂單信息

5 月 10 日消息，戴爾公司昨日通過電子郵件方式通知用戶，表示其個人信息可能已經泄露，推薦用戶盡快更改，以保護個人隱私和財產。

發表于：5/10/2024

美第五大企業聯合健康保險數據泄露

美第五大企業“聯合健康保險”數據泄露，向黑客支付 2200 萬美元贖金

發表于：5/10/2024

波音公司去年43GB數據泄露 拒絕向黑客支付2億美元贖金

5 月 10 日消息，波音公司本周三披露細節，稱 2023 年 11 月公司遭到勒索軟件攻擊，黑客索要高達 2 億美元

發表于：5/10/2024

安全軟件開發商Avast再因違規處理用戶數據被罰3.51億捷克克朗

安全軟件開發商 Avast 再因違規處理用戶數據被罰 3.51 億捷克克朗

發表于：5/9/2024

美國司法部懸賞千萬美元緝拿LockBit勒索軟件頭目

美國司法部重拳出擊，懸賞千萬美元緝拿 LockBit 勒索軟件頭目

發表于：5/9/2024

論數字化“智力成果”保護向著作權法回歸的正當性——以人工智能生成內容的保護路徑選擇為例

現階段數字化“智力成果”不斷涌現，但著作權保護之正當性卻遭遇了前所未有的挑戰。以人工智能生成內容為例，無論是在保護對象上、權利主體上還是受控行為上都因為技術的強勢介入而產生認定難題，進而產生了適用反不正當競爭法進行保護的傾向。但事實上，適用反不正當競爭法不僅無法達到預期效果，反而會因抵觸著作權法而增加社會成本。經過進一步分析，可以發現人工智能生成內容等數字化“智力成果”之上存在創作模式、技術身份和使用行為性質的認識誤區。當相關誤區被糾正后，著作權法完全有能力對數字化“智力成果”提供充分保護并且實現作者利益與公眾利益之間的平衡。因此，正確的做法是在外部明確著作權法、反不正當競爭法和公共領域的界限，在內部利用著作權法高效的利益平衡機制尋找適合數字化“智力成果”的保護模式。

發表于：5/7/2024

歐盟數據治理模式對我國數據要素開發利用的啟示

歐盟圍繞數據資源開發利用經歷了三個階段的發展，構建形成了對全球影響極大、極具歐盟特色的數據治理路徑，目前，歐盟正加快體系化實施數據戰略，以推動壯大本土數字產業，形成與美、中抗衡的數字經濟競爭力。歐盟數據戰略主要包含健全數據管理機構、推動數據共享流通、建設數據基礎設施以及建立數據治理規則等方面，在實踐中取得了顯著成效。立足我國數據要素開發利用中存在的數據流通交易不暢、數據價值挖掘不足以及安全保障仍待補強等問題，研究總結歐盟數據治理模式對我國的啟示，旨在為數據要素探索實踐提供參考。

發表于：5/7/2024

基于特征分析的智能網聯汽車數據分級方法研究

當前，智能網聯技術的發展使得汽車成為數據交互的重要載體，智能網聯汽車所產生的數據量呈現指數型增長趨勢，國家對于數據安全的重視程度也在不斷加強。在此背景下，從行業實踐角度出發，對我國當前數據安全監管現狀、數據分級方法進行梳理，最后提出一種基于特征分析的數據分級方法，助力企業加強數據治理、滿足政府合規要求。

發表于：5/7/2024

歐盟精細化數據立法下的數據保護與流通

近年來歐盟數據領域的立法重點產生了一定的價值轉向，歐盟法作為大陸法系的重要組成部分與我國法律體系一脈相承。研究歐盟數據立法進程所彰顯的法治精神和價值導向對于我國數據治理工作具有一定借鑒意義。以歐盟有關數據治理的憲章、公約、條約、戰略、法律與法案為分析文本，對歐盟系列規范性文本進行共時性與歷時性的雙維度研究以厘清其立法思路演變與路徑選擇。在研究過程中發現歐盟對于數據這一新型生產要素在被納入法律視野中后而產生的數據權這一概念存在著從傳統人格權向財產權的認知轉變，進而梳理出歐盟從傳統的數據保護轉向數據流通與賦能的立法嬗變趨勢，并得出對我國數據治理的三點啟示：數據戰略建構應追求結構體系化、數據權利創設應考慮利益多元化和數據流通模式設計應遵循場景類型化。

發表于：5/7/2024

生成式人工智能對個人信息保護的挑戰與治理路徑

以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術給各行各業帶來顛覆性變革，但也引發個人信息泄露、算法偏見、虛假信息傳播等個人信息侵權危機。傳統“基于權利保護”的路徑過于強調個人信息保護而阻礙人工智能產業的發展，“基于風險防范”的路徑則更加凸顯個人信息的合理利用價值，價值選擇上更優。但以權利保護和風險保護共同治理，才能實現利益平衡并建立個人信息的長效保護機制。在個人信息處理規則上，以“弱同意”規則取代僵化嚴苛的知情同意規則；在目的限制原則上，以“風險限定”取代“目的限定”；在個人信息最小化原則上，以“風險最小化”取代“目的最小化”。在此基礎上，進一步加強生成式人工智能數據來源合規監管，提升算法透明性和可解釋性，強化科技倫理規范和侵權責任追究。

發表于：5/7/2024

復雜背景下小尺寸多角度人臉檢測方法研究

為了提升復雜背景下小尺寸人臉檢測精度，提出了一種人臉檢測方法GhostNet-MTCNN。在多任務級聯卷積神經網絡（MTCNN）主干網絡上，將占用計算資源的普通卷積進行舍棄，利用GhostNet網絡中計算量更低的Ghost bottleneck模組替代卷積的作用，重新構建網絡特征提取功能，從而搭建一個新的模型。實驗結果表明，該方法可以有效平衡參數量和精度。在Easy、Medium、Hard三種驗證集上，與MTCNN相比在參數量僅增加0.62M的前提下精度分別提升了 5.6%、6.6%、7.8%，與MobileNetV3-MTCNN相比在參數量減少1.27M的同時精度又分別提升了1.6%、0.8%、0.5%。該研究能夠在復雜場景下提高模型對小尺寸、多角度人臉檢測精度，同時也能夠有效平衡參數量和檢測精度使其成為在邊緣設備部署中更優的選擇。

發表于：5/7/2024

結合批規范化層的深度學習模型在水中目標識別中的應用

針對深度學習模型在訓練水聲樣本數據時會出現穩定性差進而導致分類識別效果不佳的問題，從網絡的局部連接、空間位置排列以及模型設計的角度出發，研究在原有一維序列卷積核與一維序列池化的基礎上，引入批規范化層，構建了深度學習網絡模型。通過歸一化處理，達到加速網絡模型的收斂過程以及提高訓練過程中的穩定性的目的。最終為驗證該模型的有效性，對3類水聲目標樣本數據進行網絡訓練和模型驗證，證明該模型對水聲目標數據分類識別有一定程度的性能提升。

發表于：5/7/2024

基于邊端協作的分布式數據分級管理技術

隨著智能應用在嵌入式裝備系統中的不斷普及與發展，對大數據的有效利用和深度融合提出了更高的要求。然而，嵌入式裝備類型多樣、大數據多源異構，由于缺乏統一的組織管理，業務應用間存在數據壁壘，并出現了數據孤島現象，導致大數據利用與開發困難。因此，在嵌入式裝備系統中，如何有效組織管理數據是亟待解決的難點。為此，以嵌入式裝備系統的數據統一管理和共享利用為導向，基于邊側與端側協作技術，從數據管理架構、數據分級協同管理方案、數據請求調度策略三個方面，探討了嵌入式裝備系統中分布式數據協作管理技術的可行性，以促進數據到信息、信息到知識、知識到決策的快速轉化，同時，通過管與用的緊密結合，推動嵌入式裝備系統中數據應用的開發。

發表于：5/7/2024