• 警告：在Telegram中利用主动学习和可解释人工智能实现强大的威胁检测

  近年来，随着社交媒体的迅猛发展，政府和监管机构对平台内容的监管力度不断加大，尤其是在极端内容和虚假信息的治理方面。这种监管趋势不仅影响了平台的运营模式，也推动了对更高效、更精确的威胁检测系统的研究。文章提出的ALERT框架，正是为应对这一挑战而设计的创新解决方案，旨在通过引入更精细的威胁分类体系、构建专门的Telegram数据集、优化数据标注流程以及整合可解释性人工智能（XAI）技术，提升威胁检测的透明度与准确性。在这一背景下，威胁检测的重要性日益凸显。社交媒体已成为影响现实社会问题的重要渠道，例如虚假信息传播、极端主义内容扩散和有害趋势的形成。这些现象促使社会各界对平台的监管责任提出了更高的

  来源：Digital Threats: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• Certifichain：用于区块链验证的数字凭证的安全二维码

  区块链技术以其去中心化和防篡改的特性，为数字凭证管理提供了全新的解决方案。随着技术的不断发展，数字凭证逐渐成为验证个人技能、成就或身份的重要工具，替代了传统的纸质证书。然而，早期的研究普遍将注意力集中在凭证内容（即对象）的验证上，忽略了凭证发布者（即主体）的身份验证，导致系统存在被伪造和中间人攻击（MITM）的风险。为此，本研究提出了Certifichain系统，旨在通过结合区块链与安全二维码（Secure QR Code）来提升数字凭证的完整性和安全性，确保凭证不仅可验证，还能追溯其来源，防止虚假信息的传播。在当前的区块链应用中，QR码被广泛用于快速验证数字凭证，因为它能够将凭证信息与区块链

  来源：Digital Threats: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 通过大语言模型（LLMs）检测软件仓库中的硬编码凭据

  在当今软件开发环境中，硬编码凭证（如密码、密钥、令牌等）已成为一个严重威胁软件安全的问题。这些凭证通常被意外地写入代码库、配置文件或文档中，一旦未被发现，就可能成为黑客攻击的突破口，导致数据泄露、未经授权访问，甚至对组织造成巨大的经济损失和声誉损害。因此，如何有效检测这些硬编码的凭证，成为软件安全领域的重要研究课题。本文提出了一种基于大型语言模型（LLMs）的检测方法，利用其强大的语义理解能力，结合深度学习分类器，以提升硬编码凭证检测的准确性和效率。传统的检测方法主要分为两类：基于模式匹配的方法和基于机器学习的方法。基于模式匹配的方法依赖于已知的凭证格式，如密码的常见结构或密钥的特定标识符，通

  来源：Digital Threats: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 通过去中心化身份管理提升电动汽车的安全性和隐私保护

  在接下来的十年里，电动汽车（EVs）预计将在减少气候变化和重塑道路出行方式方面发挥关键作用。然而，随着电动汽车数量的迅速增长，充电系统安全性和隐私保护问题也变得日益突出。现有的充电方式，如导电式充电、感应式充电以及电池更换系统，都面临着不同的安全隐患，包括未经授权的访问、数据篡改和信息泄露等。为了解决这些问题，本文提出了一种创新的方法，即通过结合区块链技术的自我主权身份（Self-Sovereign Identity, SSI）来提升电动汽车充电系统的安全性和隐私保护水平。该方法利用区块链的去中心化和不可篡改特性，确保车辆、充电站和后端系统之间的数据交换更加安全和私密。本文不仅对现有充电系统的

  来源：Digital Threats: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 《你每一次的屏息：利用呼吸信号进行深度伪造语音检测》

  在当今社会，随着人工智能技术的快速发展，深度伪造（Deepfake）语音技术已经成为一个不容忽视的问题。深度伪造语音旨在通过算法模拟人类语音，使合成语音与真实语音难以区分。尽管这种技术在某些领域具有积极的应用价值，例如语音助手、语音合成等，但其潜在的滥用风险也日益凸显。因此，开发高效的深度伪造语音检测方法变得尤为重要。本文提出了一种基于呼吸特征的深度伪造语音检测方法，探索了呼吸作为高阶语音特征在区分真实与合成语音中的作用。深度伪造语音的检测方法多种多样，许多现有方法依赖于低层次的语音生成过程中的片段特征，例如频谱、梅尔频谱、MFCC、LFCC和CQCC等。然而，这些方法在面对当前不断演进的深度

  来源：Digital Threats: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 政府部门对公共部门数字化转型的合理性论证

  丹麦作为欧洲国家中数字化转型的先锋，其政府在推动公共部门数字化的过程中，采取了一种以效率为核心的、高度协调且非政治化的公共正当化策略。这一研究通过分析丹麦政府自1994年至2022年间的九份核心政策文件，揭示了政府如何构建数字化转型的正当性，并探讨了这一过程中的思想变化与行为模式。研究结果表明，尽管数字化转型已经深深融入了公民的日常生活，但政府在正当化过程中忽略了公民参与的重要性，这在一定程度上可能影响到数字化转型的民主性与可持续性。数字化转型不仅改变了政府的运作方式，也重塑了公民与政府之间的关系。如今，所有15岁以上的丹麦居民都必须使用数字服务来与公共机构互动，而这种转变也带来了新的挑战。一

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 《人工智能官僚：人工智能在基层工作中的应用》

  公共行政中的前线服务，通常被称为“街级官僚”（street-level bureaucracy），在过去的几十年中受到了信息技术与通信技术（ICT）的深远影响。这种影响主要体现在自动化和数字化手段对服务流程的优化，以及对决策效率的提升。然而，尽管ICT在某些领域已经展现出其价值，如减少成本、提高工作效率和增强决策的公正性，但其应用范围通常局限于那些任务相对简单、规则明确的领域。随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI正在被探索用于处理更为复杂的街级事务，例如社会福利资格评估、预测性警务、自动评分以及医疗诊断等。这些应用展示了AI在提升公共服务质量方面的潜力，但也引发了一系列关于隐私、责任归属、

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 关于经济危机对公共福利数字化转型影响的实证研究——一些意外的发现

  经济危机在现代经济中变得越来越频繁和持久，这对私人和公共部门的组织都产生了负面影响。然而，有时这些危机也会带来一些积极的影响。尽管已有大量关于经济危机对组织影响的研究，但这些研究大多集中在经济正常时期，而对经济危机时期的研究则相对较少，尤其是关于数字化和数字化转型活动的研究。本研究旨在填补这一研究空白，通过实证分析探讨经济危机对希腊公共福利组织数字化转型活动的影响。希腊作为一个受2010年至2018年经济危机严重影响的国家，其GDP下降了25%，失业率上升至26%。同时，希腊在“数字经济发展与社会指数”（DESI）中的排名较低，这为希腊公共部门的数字化转型创造了一个不利的环境。因此，本研究选择

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 一个对抗性鲁棒的数据市场，用于处理空间数据和众包数据

  摘要我们描述了一种去中心化数据市场的架构，该市场适用于那些鼓励代理协同合作以众包数据的场景。该架构旨在奖励那些有助于实现市场共同目标的数据，并公平地将奖励分配给所有提供数据的人。我们证明了该架构能够抵御“Sybil”、“wormhole”和“数据投毒”等攻击。为了评估该架构的抵御能力，我们在汽车应用场景中分析了其在面对各种恶意威胁模型时的崩溃点。

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• CroCoDai：一种用于跨链交易的稳定币

  ### 解读：跨链稳定币系统CroCoDai的创新与挑战随着区块链技术的快速发展，去中心化金融（DeFi）生态系统正逐渐成为传统金融体系的有力竞争者。DeFi通过去除对可信中介的依赖，使得数字资产的交换更加高效和透明。其中，稳定币作为一种关键的基础设施，为DeFi的稳定性和可操作性提供了重要保障。稳定币通常被设计为与某种非波动性资产（如美元）挂钩，以减少价格波动带来的风险。然而，当前的稳定币系统往往局限于单一区块链平台，导致跨链交易需要依赖第三方中介或复杂的协议，这不仅增加了交易成本，还引入了额外的安全风险。在这一背景下，研究人员提出了CroCoDai这一创新性的跨链稳定币系统，旨在解决现有系

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 关于委员会间细粒度源代码变更的系统性文献综述：评估其大规模数据收集的适用性

  摘要细粒度代码变更（FGCC）记录工具能够提供比传统版本控制系统更详细的代码演变洞察，支持训练现代机器学习模型所需的大量数据收集。这项系统评价分析了92项主要研究，发现大多数FGCC工具旨在支持代码演变研究、开发者协作或教育领域，通常以IDE插件或客户端-服务器应用程序的形式实现。研究指出的主要挑战包括互操作性有限、由于与特定技术的紧密耦合而导致的可持续性问题以及隐私方面的担忧。评价建议开发标准化的通信协议和数据模式，以改进FGCC工具的集成，并促进AI应用的大规模数据收集。

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-07

• 时空预测研究综述：从Transformer模型到基础模型

  摘要时空（ST）数据在我们的日常生活中无处不在。通过挖掘数据中的时空信息，我们能够预测众多领域的趋势。Transformer及其最近的改进版本——基础模型，在此类时空预测任务中取得了显著的成功。在本文中，我们首先综述了与Transformer相关的研究现状，然后介绍了Transformer的网络架构，并总结了为适应时空预测而对Transformer和基础模型所做的改进，包括模块增强和调整。接下来，我们将Transformer和基础模型应用于一些相关领域，主要包括城市交通、气候监测和运动预测。随后，我们提出了一种使用Transformer和基础模型进行时空预测的评估方法，列出了最相关的开源数据集

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-07

• 仓库规模计算机上作业调度的基本原理与分析研究

  近年来，随着云计算和大规模并行计算的发展，仓库级计算机（Warehouse-Scale Computer, WSC）成为研究重点。这些系统通常由大量服务器组成，资源高度共享，因此在设计和管理上面临独特的挑战。特别是在调度算法领域，如何应对不同工作负载对系统性能的影响，成为研究的核心问题之一。本文旨在通过回顾和分析已有的调度方法，将这些看似不同的技术统一到一个更清晰的框架下，帮助研究者更好地理解它们的理论基础和实际应用。同时，我们也指出了一些常见的误解，这些误解可能限制了研究的进展。在大规模并行计算环境中，任务调度是决定系统性能的关键因素之一。由于并行任务的执行时间分布往往呈现长尾特征，即少数任

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-07

• 以太坊的权益证明机制与概率性反弹攻击

  摘要以太坊最近经历了一次被称为“合并”（The Merge）的变革，这使得以太坊从一个基于工作量证明（Proof-of-Work, PoW）的区块链转变为基于权益证明（Proof-of-Stake, PoS）的区块链，并逐渐向拜占庭故障容忍（Byzantine Fault Tolerance, BFT）共识机制靠拢。以太坊希望结合这两种协议设计的优点，因此现在其核心采用了一种复杂的共识机制。在这种机制下，区块的生成可能呈现出树状结构。我们分析了各种可能威胁该协议正常运行的攻击方式，并发现社区已经针对其中一些攻击发布了修复补丁。然而，我们又发现了一种针对已修复协议的新攻击手段。为了支持我们的分析

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 大型语言模型带来的独特安全与隐私威胁：一项全面调查

  随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的进步。这些模型通过大规模数据集进行训练，展现了强大的语言理解和生成能力，广泛应用于聊天机器人、智能代理等场景。然而，LLMs在生命周期中暴露了多种隐私和安全问题，引发了学术界和工业界的广泛关注。与传统语言模型相比，LLMs面临独特的隐私和安全威胁，需要更高的隐私保护和安全防御标准。当前的调查缺乏对不同场景下独特威胁模型的明确分类，因此我们强调与四个具体场景相关的独特隐私和安全威胁：预训练、微调、部署以及基于LLMs的智能代理。通过分析每个风险的特点，本文对潜在的应对措施进行了概述和探讨。对攻击和防御情况的研究可以

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-07

• 探究ChatGPT对维基百科用户参与度的影响

  在当今数字化时代，信息获取与知识共享已经成为人们日常生活的重要组成部分。Wikipedia，作为全球最大的在线协作百科全书，不仅在知识传播方面扮演着重要角色，同时也是众多用户进行学习和研究的资源平台。然而，随着大型语言模型（LLMs）的兴起，特别是ChatGPT的发布，关于其对Wikipedia使用模式的影响成为研究的热点。本研究旨在探讨ChatGPT的发布是否对Wikipedia的用户参与和内容贡献行为产生了影响，并分析这一影响在不同语言版本中的表现差异。Wikipedia自成立以来，一直依赖于用户群体的共同努力来维持其内容的质量和数量。据估计，Wikipedia拥有超过7000万篇文章，涵

  来源：Collective Intelligence

  时间：2025-11-07

• 所有人，无论身处何地，都突然间接触到了大语言模型（LLMs）以及关于集体智能的新理论

  ```摘要人工智能（AI）的最新突破与信息技术的稳步发展相结合，改变了组织和制度设计的本质。如今，讨论和审议可以同时容纳来自不同地点的人们参与。这为互动方式开辟了新的可能性，从而提升了我们产生集体智慧的能力。我们如何实现集体智慧？应该让哪些人参与进来？又该如何设计和安排他们的互动？具有设计思维的社会科学家通过将这些问题嵌入各种正式框架中来探讨它们。经济学家设计市场和匹配机制，以实现高效、公平的资源配置并激励相关方。政治学家制定投票规则，以选出获得广泛支持的决策者。组织科学家设计沟通和权力结构，以产生创新性的解决方案和深思熟虑的战略决策。这些具有设计思维的社会科学家在一系列约束条件下开展工作。有

  来源：Collective Intelligence

  时间：2025-11-07

• 揭开政府服务数字化与公众信任之间关系的谜团：一项范围综述

  数字技术的广泛应用正在深刻改变政府服务的提供方式，同时也引发了对公众信任问题的广泛关注。政府数字化转型不仅是提升行政效率和透明度的重要手段，更是塑造公众对政府机构信任的关键因素。然而，尽管数字技术为政府服务带来了诸多便利，公众对数字政府的信任水平仍然存在显著差异。根据经济合作与发展组织（OECD）的最新报告，仅有39%的公民对政府持有中等或高水平的信任。这一数据揭示了在推进数字政府服务的过程中，如何有效提升公众信任成为亟需解决的重要议题。在这一背景下，本研究采用“技术、组织、环境（TOE）”框架，结合“个体”和“信任”两个维度，对政府数字化与公众信任之间的关系进行了系统的梳理和分析。通过使用A

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 对新模型在组织互操作性评估方面的可靠性和一致性进行评估

  组织互操作性是实现数字转型和推动数字十年（2030）主要目标的关键因素之一。随着数字化进程的加快，跨部门、跨区域的数字服务日益成为政府和公共机构的重要任务。然而，尽管技术互操作性常被视为首要考虑因素，但越来越多的研究表明，组织互操作性同样发挥着不可忽视的作用。这种互操作性不仅涉及技术层面的兼容性，还包括组织结构、流程协调、法律合规性、人员培训、政策一致性等多个维度。本文旨在开发并验证一种新的组织互操作性评估模型，通过混合定性和定量方法，结合文献研究和领域专家反馈，构建出一个具有统计可靠性和逻辑一致性的评估框架。该模型包含9个关键因素和34个相关变量，为组织互操作性的全面评估提供了理论支持和实践

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 从人工干预到人类参与：对人类在（半）自动化行政决策中作用的关键审视

  近年来，随着科技的快速发展，自动化技术在政府行政决策中的应用日益广泛。然而，这一趋势也引发了诸多争议和问题，例如自动化决策系统在政策执行过程中可能产生的偏见、不公正现象以及对公民权利的潜在侵害。为此，学术界和法律界开始重新审视人类在自动化决策中的角色，探讨如何在行政决策中实现“有意义的人类参与”（meaningful human involvement）。本文通过系统性的文献回顾，深入分析了这一概念在不同领域中的理解和应用，并提出了一种更加全面的治理框架，以促进人类与自动化之间的有效互动。### 人类在自动化行政决策中的角色在现有的研究中，大多数文献关注的是个体决策者在自动化决策过程中进行干预

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

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