最新刊期
      2025年第11卷第4期

        专题

      • 十载深耕结硕果，数海扬帆启新程 AI导读

        “在人工智能领域，专家建立了深度学习体系，为智能技术发展提供新方向。”
        王宏志
        2025, 11(4): 1.
          
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        更新时间：2025-07-15

      • 数据知识产权探索 AI导读

        “在人工智能领域，专家建立了深度学习体系，为智能技术发展提供新方向。”
        2025, 11(4): 2-3.
          
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        更新时间：2025-07-15

      • 数据知识产权： 将知识产权扩展到网络空间 AI导读

        “在数据产权领域，专家分析了数据知识产权的必要性，提出了定义和框架，为数据产权制度推进提供理论支持。”
        叶雅珍, 朱扬勇
        2025, 11(4): 4-16. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025051
        摘要：数据知识产权作为数据产权制度的重要内容而广受关注。虽然数据知识产权实践如火如荼，但是否需要设立数据知识产权、如何设立数据知识产权在学术界尚存争议。分析讨论了数据形式的知识产权的存在性，给出了可赋数据知识产权的3种数据集类型，从新的保护客体、新的甄别方法、新的保护手段三方面论述了新设数据知识产权的必要性，提出了一个数据知识产权的定义，以及知识产权从物理空间向网络空间扩展形成数据知识产权的框架，为数据知识产权推进提供了理论支持。  
        关键词：数据产权;知识产权;数据权益保护   
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        更新时间：2025-07-15

      • 数据生产的创造性劳动的几种可能类型 AI导读

        “在数据知识产权领域，专家分析了数据生产中的创造性劳动，为数据知识产权体系构建提供理论支持。”
        叶雅珍, 朱扬勇
        2025, 11(4): 17-29. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025052
        摘要：近年来，数据知识产权实践快速发展，但在理论界还存在较多争论，其中之一便是数据生产过程中是否包含创造性劳动，这是判断一个数据集能否被赋予知识产权的关键因素之一。针对原始数据生产和数据再生产两个方面，分析讨论了其中包含的可能的创造性劳动，分别提出了原始数据生产和数据再生产的4种可能的创造性劳动，为当前数据知识产权登记过程中实质性审核工作的开展，以及数据知识产权体系构建和相关政策制定提供理论支持和依据。  
        关键词：创造性劳动;数据知识产权;数据生产;数据汇编   
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        更新时间：2025-07-15

      • 数据知识产权保护的规则设计 AI导读

        “在知识产权领域，专家深入探讨了数据知识产权概念的适格性，厘清了与数据产权等概念的区别，并提出了数据知识产权登记的指导原则和审查标准。”
        范理
        2025, 11(4): 30-43. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025082
        摘要：通过知识产权部门法的比较研究，从知识产权一般原理和规则出发，论证数据知识产权概念的适格性，厘清数据知识产权与数据产权、数据产品、数据知识产权构建方案等概念的区别。分析了数据知识产权与数据“三权分置”的关系，从鼓励数据流转使用角度分析数据知识产权制度的适用性，梳理数据知识产权持有者的权益。结合知识产权制度发展和案例，提出对“依法依规获取、经过一定规则处理、具有实用价值、智力成果属性、数据集合”要件的理解，数据知识产权登记的指导原则、登记审查思路、具体审查标准及数据知识产权应当具备的实质性要件，在此基础上论证登记证书的作用、知识产权属性的判断标准。  
        关键词：数据知识产权;数据知识产权构建方案;数据知识产权持有者;登记   
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        更新时间：2025-07-15
      • “在数字经济时代背景下，我国数据知识产权登记制度面临确权流通难题，专家分析问题并提出改进路径，为数据产权保护提供新思路。”
        郑诗仪
        2025, 11(4): 44-56. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025045
        摘要：数字经济时代，数据作为关键生产要素面临确权与流通困境。我国虽在多地试点数据知识产权登记制度，但实践中存在立法层级偏低、审查机制粗放、标准体系碎片化等问题。基于时代、理论与制度逻辑，分析了数据知识产权登记的必要性：其契合数据非耗竭性、公共性等特征，借鉴知识产权保护逻辑。结合17个试点地区实践，分析数据知识产权登记制度存在的问题，指出问题集中于法律层级不足、机构职能模糊及形式审查缺陷，并从标准统一、权益均衡、资源优化3个方面提出改进路径。  
        关键词：数据;登记制度;知识产权;数字经济   
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        更新时间：2025-07-15

      • 数据知识产权改革实践——以浙江省为例 AI导读

        “在数据知识产权领域，浙江省提炼出独具特色的改革经验，为理论研究和国家制度体系构建提供借鉴。”
        黄灿, 范理, 樊梅妍
        2025, 11(4): 57-73. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025046
        摘要：为加快推进数据知识产权制度建设，对相关理论研究进行了回顾、评析，并以浙江省为例对数据知识产权改革经验进行提炼。理论层面上，学术界对数据的概念、数据权确认及其分配与解置形式进行了深入探讨，并强调了当前数据知识产权登记制度应当关注的问题。实践层面上，作为国家首批数据知识产权试点地方，浙江省以“价值创造、价值实现”为内核，坚持理论先行，注重深研细谋；秉持系统观念，放大工作格局；强化协同发力，突出生态培育；坚持需求为上，促进价值实现，形成了独具特色的数据知识产权试点模式。浙江省数据知识产权改革实践的过程和经验，对数据知识产权理论研究及国家数据知识产权制度体系构建具有一定的借鉴意义。  
        关键词：数据知识产权;数据权;数字经济   
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        更新时间：2025-07-15
      • “在数据知识产权领域，专家设计了数据要素流通交易平台，创新构建了规范的数据要素确权登记及流通交易业务模式，为数据要素价值挖掘释放提供重要支撑。”
        金加和, 周志凯, 周文, 张丽景, 杜欣
        2025, 11(4): 74-86. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025043
        摘要：数据知识产权已广泛应用于机器学习、人工智能、科学数据等领域，旨在解决数据在不同主体之间流通利用的权属问题，以确保数据主体的权益。但是其在数据要素流通交易领域的应用还处于起步阶段，存在数据标准不一、平台载体分散和认识不到位等问题，有待研究解决。基于数据知识产权体系，研究设计了以联邦学习和安全网关等数据确权登记技术为核心的数据要素流通交易平台，通过数据资产盘点、场景化数据治理、质量评估、知识产权登记、合规性评估等全链式服务，创新构建了规范齐全的数据要素确权登记及流通交易业务模式，并对该模式下的应用实例进行了分析和阐述，证明了模式研究的价值与意义，为数据要素价值挖掘释放、市场培育发展提供重要支撑。  
        关键词：数据知识产权;数据要素;数据产品;数据流通   
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        更新时间：2025-07-15

      • 数据安全 AI导读

        “在人工智能领域，专家建立了深度学习体系，为解决复杂问题提供解决方案。”
        罗圣美, 凌捷
        2025, 11(4): 87-88.
          
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        更新时间：2025-07-15

      • 基于可逆网络双嵌入和攻击层的鲁棒音频水印方法 AI导读

        “在数字音频水印领域，研究者设计了基于可逆网络的双嵌入水印模型，提高了鲁棒性、容量和定位能力。”
        张旭龙, 瞿晓阳, 李鹏程, 肖春光, 王健宗
        2025, 11(4): 89-101. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025054
        摘要：数字音频水印技术旨在将信息嵌入音频，并从含水印的音频中准确提取信息。传统方法依靠专家经验设计的算法将水印嵌入信号的时域或变换域。随着深度神经网络的发展，基于深度学习的神经音频水印技术应运而生。与传统算法相比，神经音频水印通过在训练过程中考虑各种攻击，实现了更强的鲁棒性。然而，当前的神经音频水印方法存在容量低、不可感知性差等问题。此外，水印定位问题在神经音频水印中尤为重要，却未得到充分研究。设计了一种基于可逆网络用于高效定位的双嵌入水印模型，并在鲁棒性训练中考虑了攻击层对可逆神经网络的影响，从而提高了模型的合理性和稳定性。实验表明，与现有方法相比，所提出的方法能够承受各种攻击，具有更高的容量和更有效的定位能力。  
        关键词：神经音频水印;可逆神经网络;双嵌入;同步码;鲁棒性   
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        更新时间：2025-07-15

      • XAI人机信任机制探索与实践 AI导读

        “在人工智能领域，专家提出了U-XAI人机信任机制及治理框架，有效提升AI系统的可信度，促进其在各社会领域的应用与发展。”
        罗中岩, 夏正勋, 唐剑飞, 杨一帆, 杨洪山, 李昊骅, 张燕
        2025, 11(4): 102-125. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025049
        摘要：人工智能（AI）技术在各行业的应用取得了显著进展，但AI的黑盒问题、潜在风险以及由此引发的用户信任危机，限制了其进一步推广和应用。针对AI的信任问题，提出了一种通用的U-XAI（unified-trustworthy XAI）人机信任机制及治理框架，旨在解决AI领域中“社会技术鸿沟”带来的8类信任挑战。该框架包括信任链治理、完整性治理、可理解性治理和可接受性治理4个模块，结合理论模型和技术实践，为构建可信AI提供了全方位的解决方案。本文提出的U-XAI框架可以有效提升AI系统的可信度，促进其在各社会领域的应用与发展，为AI的可信治理提供实践依据和参考。  
        关键词：人机信任;可解释AI;可信任AI   
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        更新时间：2025-07-15

      • 基于智能合约的数据跨境流动多方互信机制构建和应用 AI导读

        “在数字经济全球化背景下，专家提出了基于智能合约的数据跨境流动多方互信机制，有效解决了合规冲突、信任缺失、监管困难等问题，为数据流动透明度与安全性提升奠定了基础。”
        蒋荣, 侯士平, 罗圣美
        2025, 11(4): 126-137. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025047
        摘要：数字经济全球化背景下，数据跨境流动面临法律差异导致的合规冲突、多方主体信任缺失、监管审计困难等现实挑战。提出一种基于智能合约的数据跨境流动多方互信机制，从多方互信机制核心要素、关键数据结构、业务流程、系统架构4个方面进行了深入阐述。该机制借助区块链去中心化、极难篡改特性，构建覆盖身份验证、合规审查、责任追溯的全流程解决方案，有效解决了传统模式中第三方信任依赖风险与监管滞后问题，通过技术手段将合规要求转化为自动化执行逻辑，提升数据流动透明度与安全性。  
        关键词：区块链;智能合约;数据跨境流动;数据跨境流动监管;多方互信机制   
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        更新时间：2025-07-15

      • 数智化转型下北京自然资源领域数据应用和安全保护实践 AI导读

        “在数字化转型背景下，自然资源领域积极推进数智化转型，北京市提升数据应用效率与保障数据安全。”
        魏立力, 顾进, 王晶
        2025, 11(4): 138-149. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025053
        摘要：数字化转型是国家重大战略。面对数字时代和智能化发展的新局面和新要求，自然资源领域应积极推进数智化转型。结合《中华人民共和国数据安全法》与数字经济、智慧城市全域数字化转型的政策背景，首先，介绍了自然资源领域数据的特点；其次，分析了自然资源领域数据分类分级的现状和面临的挑战；最后，介绍了北京市在提升自然资源数据应用效率与保障数据安全方面的实施路径，并探讨了进一步从组织架构、制度规范和技术支撑等方面优化自然资源数据管理与安全保护的思路。  
        关键词：自然资源;数据安全;开放共享;数据分类分级;北京市   
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        更新时间：2025-07-15

        专家视点

      • 建设数据市场监管体系，推进数据统一大市场繁荣发展 AI导读

        “在人工智能领域，专家建立了深度学习体系，为智能技术发展提供新方向。”
        叶雅珍, 朱扬勇
        2025, 11(4): 150-153. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025044
          
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        更新时间：2025-07-15

        研究

      • 一种新的以服务质量为导向的Spark作业调度器 AI导读

        “在大数据计算领域，研究者设计了基于DRL技术的Spark作业调度器，有效降低成本、缩短响应时间，满足多用户QoS要求。”
        何玉林, 莫沛恒, Philippe Fournier-Viger, 黄哲学
        2025, 11(4): 154-177. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025048
        摘要：Spark大数据计算框架被广泛用于处理和分析爆发式增长的大数据。云端能够提供按需和按量付费的计算资源来满足用户的请求。当前，许多组织将大数据计算集群部署在云端上开展大数据计算任务，其需要高效地处理Spark作业调度问题以满足各种用户对QoS的要求，如降低使用资源的花费和缩短作业的响应时间。而现有研究大多未能统一考虑多用户要求，忽略了Spark集群环境和工作负载的特性，导致资源浪费和用户对QoS的要求得不到满足等。为此，通过对部署在云端的Spark集群作业调度问题进行建模，设计了一种新的基于DRL技术的Spark作业调度器来满足多个QoS要求。搭建了DRL集群仿真环境，用于对作业调度器的核心DRL Agent进行训练。在调度环境中实现了基于绝对深度Q值网络、基于近端策略优化与广义优势估计联合的训练方法，使DRL Agent可以自适应地学习不同类型作业，以及动态、突发的集群环境特征，实现对Spark作业的合理调度，以降低集群总使用成本、缩短作业的平均响应时间。在基准套件上对DRL Agent测试的结果表明，与其他现有的Spark作业调度解决方案相比，本文设计的DRL Agent作业调度器在集群总使用成本、作业平均响应时间以及QoS达成率上具有显著的优越性，证明了其有效性。  
        关键词：大数据计算;服务质量;Spark作业调度器;云环境;深度强化学习   
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        更新时间：2025-07-15

      • 基于意图增强的算网运营管理系统架构与模型设计 AI导读

        “在算力网络领域，专家设计了基于意图增强的运营管理系统架构，为实现算网自智提供重要途径。”
        王晓晗, 赵鹏, 唐国华, 王琛, 袁向阳
        2025, 11(4): 178-192. DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2025063
        摘要：意图驱动网络作为算网运营管理和编排调度的关键技术之一，可将用户意图直接转换为可部署策略，实现灵活高效的策略配置，是满足用户动态多样业务需求、提升算网编排调度智能化水平、增强智能化闭环保障能力、实现算网自智的重要途径。面向意图驱动技术在算力网络中的应用，设计了基于意图增强的算网运营管理系统架构，给出完整的意图处理流程，同时为实现用户意图的准确表达，制定了一套用于描述用户意图的标准模板，列举意图模型的具体组件，选取算网典型业务场景给出模型样例，并在算网大脑原型系统进行功能验证。  
        关键词：算力网络;意图驱动;算网运营管理   
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        更新时间：2025-07-15
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