宗锐;徐建;
针对个人信息过度收集风险量化误差较大、告警等级划分精度低等问题,提出APP形式化程序个人信息过度收集风险告警算法研究。获取APP多源异构数据(静态数据、动态行为数据等),通过政策文本的形式化解析、权限信息类型映射与动态行为矢量化等环节将其转化为初始特征空间,提取APP形式化程序多维度特征,以此为基础,计算个人信息过度收集风险因子——个人信息敏感度、个人信息收集行为异常度与个人信息收集行为合规偏离度,通过广义线性模型与Sigmoid函数计算个人信息过度收集风险量化结果,依据个人信息过度收集风险量化结果分布情况,确定自适应阈值,制定个人信息过度收集风险分级告警机制,从而实现研究目标。实验结果显示:设计算法提取APP形式化程序多维度特征向量与实际特征向量的余弦相似度最大值达到了0.95,个人信息过度收集风险量化误差最小值达到了1%,个人信息过度收集风险告警等级划分结果与实验样本告警等级标注结果相同。
(录用定稿)网络首发时间:2026-07-24 13:42:38
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陕西省职业技术教育学会2025年度职业教育教学改革研究课题“《Java语言程序设计》课程思政案例库建设研究”(编号:2025SZX794);
陕西省教育厅2023年度自然科学一般专项科学研究计划项目“构建基于深度学习的舌体超声影像语言发音模型”(编号:23JK0329)
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徐延亮;谢东;何钰;
随着人工智能技术快速发展,AI辅助编程与数值模拟为大学物理教学提供了新路径。针对传统数值模拟成本高、灵活性不足、自主编程门槛高等问题,本文分析AI辅助数值模拟在提升教学效率、降低编程难度、强化物理原理具象化理解等方面的优势,指出其在计算精度、工程验证、复杂场景建模等方面的局限,并结合教学实践提出应用路径。研究表明,将技术赋能与教学本质有机融合,合理把握应用尺度,可充分发挥AI辅助教学价值,推动大学物理教学向高效化、直观化、实践化转型。
(录用定稿)网络首发时间:2026-07-24 10:15:33
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全国高等学校大学物理改革研究项目(项目编号2024PR074);
四川省高等教育人才培养质量与教学改革项目(项目编号JG2024-0287);
西南交通大学本科教育教学研究与改革项目(项目编号JG2024051,20240319)
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