面向垂直行业的网络切片安全隔离研究

在5G公众网络场景下，网络切片可以为不同的垂直行业用户提供差异化服务，有效提高网络利用效率。但是针对安全要求非常苛刻的垂直行业用户，不同垂直行业用户的网络切片间要求严格的隔离，因此当发现初始切片网络不能为垂直行业的用户终端服务时，初始切片网络无法通过切片间的通道传递安全上下文，只能通过5G基站路由到目标切片网络。基于此，研究了如何在尽可能不改变终端的情况下，保证路由过程中安全上下文的隔离和终端的业务连续性。

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数据安全分类分级研究与实践

随着大数据、人工智能等信息安全技术的快速发展，数据安全和隐私保护形势日益严峻，网络边界被打破，企业和社会都在面临数字化转型带来的数据安全风险，数据安全问题与日俱增，数据的制造、流通、分享并没有得到有效保护，在数据安全治理实践过程中，数据安全分类分级进度迟滞，各行业的数据安全分类分级亟待解决。通过对数据安全分类分级的发展情况进行介绍，分析了部分领域数据安全分类分级原则并进行实践分享，最后提出数据安全分类分级推进思路及发展建议。

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网络技术体系与支撑环境分离的发展范式

从思维视角和方法论层面出发，回顾了已有网络技术体系发展范式正在遭遇的挑战，分析了各自的预设前提及普适性应用范畴，并指出在面对强劲的多元化应用场景下，原先被认为是合理的假设条件及实施规范现已成为无法克服的基因缺陷，继续沿用“单一网络体系演进式或替换式”的方法论，在当今科技水平、网络安全、工程能力和多样化应用需求条件下，已经严重制约了网络技术体系及服务能力的发展与变革。亟待基于新的思维视角和方法论提出网络技术体系发展新范式，以便适应多元化网络及多样化应用共生与共存、演进与变革、功能安全与网络安全兼容并蓄的时代要求。文章引言简述了范式的科学定义，第一部分对网络技术体系发展范式作了简要回顾，第二部分扼要阐述了现有网络技术体系发展范式之困境，第三部分给出了多模态概念的由来和网络多模态诠释，第四部分提出了网络技术体系与支撑环境相分离的新发展范式。

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云计算环境用户行为信任评估模型构建研究

针对传统云计算环境信任模型预测精度过低的问题，提出一种基于深度学习的云计算环境用户行为评估模型构建方法。采用预测-残差框架的长短期记忆网络对用户在云计算环境中交互行为集进行时序特征提取，在此基础上结合误差机制修正特征向量，构建云计算环境用户行为信任评估模型。该模型能够实现云计算环境用户访问行为安全的实时监控，解决云计算环境用户实时信任度评估精度过低的问题。根据试验数据表明，云计算环境用户行为信任评估模型构建方法能够有效提升用户可信度实时评估的准确率，可为安全态势分析和推演提供有效的数据支撑。

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云计算环境下基于用户访问行为的动态访问控制模型的研究

针对云计算环境下基于信任访问控制模型不能动态适应网络环境变化的问题，提出一种基于数据安全的动态访问控制模型。首先，采用关联规则的方法对用户历史访问行为进行分析，提取用户频繁访问路径并创建访问行为数据库；然后，基于实时访问行为获取用户实时状态信息，利用“时空切片”的方式构建具有时空敏感性的可信度评估模块；最后，结合动态访问授权管理模块和访问控制规则模块实现基于用户访问行为的动态访问控制。实验证明，所提出的模型较传统的基于信任访问控制模型具有更高的安全性。

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基于虚拟化技术的5G核心网资源配置算法

针对当前5G核心网资源分配算法在应对海量服务差异化过程中资源利用率不高的问题，提出一种在满足负载均衡的前提下最大化系统利用率的核心网资源分配算法。通过建立服务功能链部署与资源分配联合优化目标，采用改进离散粒子群的方法实现服务功能链SFC部署，在保证用户服务质量和负载均衡的基础上实现系统资源利用率的最大化，最终实现增加服务用户数量，提升网络运营效率目标。仿真结果表明，该算法在满足服务功能链SFC的资源约束下，更加有效实现系统的负载均衡，提升系统的利用率。

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结合运动平滑约束与灰度特征的卫星视频点目标跟踪

针对卫星视频条件下的点目标跟踪问题，提出了一种运动平滑约束的贝叶斯分类目标跟踪方法（BMoST）。本方法引入朴素贝叶斯分类器的思想，不依赖目标的任何先验概率，在运动平滑性约束下，利用灰度相似性特征来表达描述目标的似然度，并根据独立假设的贝叶斯定理，建立简化的分类器条件概率修正模型，通过该模型估计目标的后验概率，从而实现目标跟踪。同时，采用卡尔曼滤波辅助、优化跟踪处理，提高算法的稳健性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段，对6个点目标进行跟踪试验。结果表明，本文提出的方法针对卫星视频的点目标跟踪效果良好，精度达到90%左右，且跟踪轨迹平滑，满足卫星视频后续高级处理和应用需要。

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多源异构图像融合跟踪研究现状与展望

多源异构图像融合是信息融合领域的研究热点之一。多源异构图像的融合跟踪在精确制导、无人驾驶、机器人导航、公共安全等领域起着重要作用。目标跟踪的基本问题是在一系列时序图像中选择感兴趣目标，找到该目标的准确位置并跟踪其运动轨迹。复杂背景下的多源异构图像融合跟踪是一个典型的随机非线性动态系统估计问题，受诸多因素影响，如目标表观非刚性变化，观测场景的天气和光照变化，场景中出现相似目标等。阐述多源异构图像融合跟踪的关键问题，总结近年来该领域研究现状与主要方法，介绍基于深度学习的可见光和红外融合跟踪相关研究，最后预测未来的发展趋势。

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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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