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_基于Cookie劫持的Deep.Web用户数据安全性分析

为了保障用户登陆和数据传输安全,目前几乎所有的银行网站、电子商务网站和部分社交网络网站登录时都采用了HTTPS协议。 HTTPS协议使用安全套接字层(SSL)进行信息交换,是HTTP的安全版。相比较于HTTP协议,HTTPS协议解决了信任主机、通信数据防泄密防篡改等功能。 即使采用HTTPS方式,如果对cookie管理不善,同样会导致安全问题

  • 2021-07-12
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论人工智能领域个人信息安全法律保护

人工智能时代的个人数据和信息支撑着人工智能系统的运行,个人信息在当下的重要性和具 有的价值已不言而喻。 个人信息的识别要素包括“可识别性”和“可固定性”,人工智能领域的个人信息 在此基础上呈现出不同形式,包括被“智能物”收集的个人信息和被智能系统分析得出的个人信息。 而 人工智能在不同情形中侵犯个人信息,其侵权主体在现行法律的规定下难以判定。 “智造时代”,人工智 能严重威胁着个人信息的安全。 因此,在人工智能时代到来的同时,更应当对人工智能领域中的个人信 息安全问题提供有效的法律保障。

  • 2021-06-30
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人工智能视域下的大学内部治理_逻辑、困境与路径

在自身技术段位和国家态度支持下,启发式搜索、机器学习、专家系统和人机交互四种人工智能技术在 大学内部治理领域的应用,呈现出智能挖掘数据信息和知识、智慧提供备选治理方案、系统优化具体治理行为 等技术逻辑。 但透过人工智能视域看,大学内部治理既存在参与不足与功能缺位的治理主体之困,也存在行政 主导与垂直领导的治理结构之困和工具理性与技术依赖的治理德性之困,从而也就限制了人工智能在其领域 的应用。 从大学内部治理的主体功用、组织结构、德性秩序三个维度探讨大学内部治理的优化路径,并对人工 智能在大学内部治理领域的“交互”应用作技术伦理批判,以推动人工智能与大学内部治理的深度融合,为促进 教育治理现代化及至新时代人才培养进行有益探索。

  • 2021-06-30
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人工智能发展的科技伦理反思

人工智能发展导致的算法桎梏与偏见、工具理性与价值理性的失衡、道德地位判定障碍以及用 户数据透明化与去隐私化等伦理维度偏差逐渐显现,同时催生了改善社会治理盲区的现象、构建伦理责任机 制、公共话语体系再价值化的时代诉求。人工智能的健康良性发展与科技伦理的指导有着明显正相关关系, 应充分提升公众对科技伦理的认知,深化马克思主义思想指导下的科技伦理观,通过切实地加强技术责任 制度建设来提高科技人员对伦理规范的践行程度,并将人文主义思想融入人工智能研究过程,实现人工智 能的健康良性发展。

  • 2021-06-30
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人工智能法律人格探析

:赋予人工智能以法律人格,也就是赋予人工智能以法律规定的权利与义务。 现代民法中,法律人格并不局限于生物学意义上的人。 “生物人”与“法律人”分离的立法 技术肇始于古罗马法时代。 法人、国家乃至河流等均因“更有效地实现特定社会需求”而 获得了法律人格,成为法律上的“人”。 随着机器学习等新技术的兴起,人工智能已突破 辅助性工具的角色,拥有了一定程度的自主性。 现行法律体系无法解决人工智能自主行 为场景中的权利、责任与实际控制人之间的衔接问题。 一条可能有效的建议是赋予人工 智能以法律人格。 人工智能的法律人格应该是一种以法人制度为参考,以限定性、工具性 为特征的电子人格。 人工智能法律人格的设计,应以人类利益为中心、符合社会伦理规 范,并以民法制度稳定性、社会秩序与安全为主要考量因素。 源于自然法的伦理性要求不 必然成为人工智能法律人格的绝对阻碍,技术局限性也不妨碍法律分析的前瞻性视角。

  • 2021-06-30
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基于LDA模型的人工智能领域前沿识别研究

人工智能已成为全球科技的重要战略发展方向,及时准确地把握人工智能领域前沿,可以在 科技竞争中掌握主动权。本文采用主题模型分析、社会网络分析、专家评价、比较研究相结合的 方法,开展人工智能领域前沿识别研究。基于人工智能领域的重要期刊和会议文献,采用 LDA 主题模型的方法,从语义层面探测人工智能领域的研究前沿,论文主要工作如下

  • 2021-06-30
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论人工智能时代的教师角色再造

人工智能在给教育带来革命性变化的同时,也带来了诸如人工智能是否会取代教师、教师角色将会如 何变化等讨论。通过分析人工智能与人脑的区别,进而重新思考教育议题中的核心概念“知识”“学习”与“教育”, 可知当今世界教育的格局已经发生变化,人工智能不会完全取代教师但是会代替教师承担部分工作,从而促使传 统教师的角色再造。在人工智能时代,教师应该把握住“育人”的教育本质,成为帮助学生掌握终身学习能力的向 导与示范者、正确价值的引导者、个性化教育的实现者、心理与情感发展的沟通者和教育理论的创新者。

  • 2021-06-30
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人工智能导向下的视觉呈现设计

随着深度学习算法的应用及硬件计算能力的提升,人工智能技术在各领域的应用愈发广泛,尤 其在计算机视觉、语音识别及自然语言处理领域发展迅速。人工智能技术的发展推动着人类社会进 步,影响着人们的生产生活方式。视觉呈现领域同样受到人工智能技术的影响。随着人工智能技术 的引入,新的呈现媒介及呈现手段不断出现,传统设计原理并不完全适用于当前的视觉呈现。因此, 为未来实现人工智能的通用化做好准备,需要对人工智能导向下的视觉呈现方式进行探究。人工智 能技术对视觉呈现的影响主要体现在三方面 1.信息的选择性呈现;2.信息形式多样化呈现;3.界面的 个性化呈现。

  • 2021-06-30
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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