DeepSORT多目标跟踪

随着目标检测技术的飞速发展，通过检测跟踪（Trackingbydetection，TBD）在多目标跟踪中成为主流。在处理流程中，目标轨迹通过对整个视频流的全局优化处理计算，如flow网络、概率图模型等。然而，由于批处理，这些方法不适用于需要实时目标辨识的在线场景。传统方法有多假设跟踪（Multiple Hypothesis Tracking，MHT）和联合概率数据关联滤波（Joint Probabilistic Data Association Filter，JPDAF），这些方法一帧帧的处理数据关联。JPDAF通过用关联似然加权测量生成单状态假设；MHT跟踪所有可能的假设，但为了降低运算量需要剪枝。这两种方法最近都被改进为TBD方式，取得很好效果，然而却增大了计算量和部署复杂度。

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数据安全治理体系与技术研究

随着数字产业化和产业数字化的快速推进，数据已经成为数字化转型时代的核心竞争力。随着数据成为资产，成为基础设施，数据的安全受到前所未有的重视和保护。数据安全治理融合了数据安全技术和数据安全管理，是以“数据使用安全”为目标的技术体系。通过对数据安全治理的必要性以及其发展现状进行分析，提出了一种以数据安全标识为基础的数据安全治理体系框架和技术架构。

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网络安全发展综述

当前，网络安全已成为国家安全重要基石。自“十三五”以来，我国在完善网络安全政策体系、提升网络安全技术水平、推动产业数字化安全和数字产业化安全发展等方面取得卓越成效。在百年变局与全球新冠肺炎疫情交织叠加的变革关键期，做大做强数字经济、全面强化网络安全意义深远。展望“十四五”，我国将主动把握网络空间发展未来趋势，从前瞻谋划布局、防护演进升级、产业链可控强化、安全产业发展壮大等各方面提升网络安全综合保障能力，大力推动数字经济安全、高质量发展。通过对当前数字经济发展和国内外安全形势进行研判，梳理和展望我国网络安全发展成效及未来趋势。

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军事科研范式转变与大数据技术支撑

大数据是一类海量、高增长率和多样化的信息资产,需要新处理模式对其进行处理才能提供更强的决策力、洞察力和流程优化能力。以数据采集、数据预处理、数据存储及管理、数据分析与挖掘、数据展示和应用等大数据相关技术为核心形成的数据挖掘模式,可成为军事科研范式的第五种类型。借力大数据优化军事科研方式,需要培育大数据思维和理念,构建大数据环境下的信息资源保障体系,构建科学、高效的大数据决策与应用平台,增强大数据价值发现和数据洞察能力。

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网络空间靶场发展态势综述

近年来，全球逐渐兴起以网络空间靶场（Cyber Range）等信息安全和网络空间安全等新理论的革新研究与应用推广。从国家军事层面，为使军队能够通过试验演练快速掌握这些先进安全理论，并通过靶场试验加速相配套的武器装备的研发进程，使军队安全训练和武器装备的建设发展与安全理论革新相适应，以美国为首的世界主要发达国家显著加快了网络空间靶场的建设力度。从安全市场层面，为使安全人员能够应对愈加复杂的安全形势和攻防技术，通过靶场训练测试加速红蓝对抗演练等技战术能力，使网络安全人员技能及设备的建设发展与安全理论革新相适应，全球各大安全公司及新兴创新公司均不同程度设计研发了面向不同应用场景的靶场产品及方案。本文基于互联网上公开的靶场资料，调研和梳理了目前网络空间靶场的发展态势，为靶场建设单位及群体提供分析研判参考。

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基于SDN/NFV实现运营商网络变革

近年来，电信运营商的传统通信业务受OTT冲击，用户和营业收入均面临增速放缓或减少的挑战。然而，移动数据增势迅猛，对于运营商的网络造成巨大冲击，网络扩容投资巨大且依旧无法满足流量需求，运营商面临“增量不增收”的尴尬局面，运营商未来的网络需要转型。

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基于零信任架构实现的物联网终端接入安全研究

提出了一种基于零信任安全架构实现的物联网终端认证平台，可提供设备授权、身份鉴权、密钥管理、加密传输、会话管理、数据签名等多种功能，保护物联网设备及数据免受重放攻击、伪造攻击、数据篡改、会话劫持等网络攻击，满足碎片化不同的物联网终端类型的接入安全需求，实现了基于无证书标识密码强安全的快速认证接入能力，并通过国密无证书TLS[1]安全通道实现了与企业后端业务平台无缝集成，保障整个通信链路的安全和数据完整性。

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浅谈Forrester零信任架构评估的7个技术维度

零信任是由Forrester Research的分析师John Kindervag在2009开发，并在2010年正式提出的。在过去的10年间，随着云计算、移动互联等技术发展以及全球范围内部威胁的不断涌现，零信任越来越为产业界所接受。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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智能体治理研究报告（2026年）

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