P1480﹥《面向物联网场景的大模型驱动数据合规检测方法》

概述：随着《中华人民共和国数据安全法》、欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)等国内外法规条例的逐步施行，数据合规检测成为规范数据处理活动、保障数据安全、保护个人与组织合法权益的重要手段。然而，物联网场景下异构设备数据冗长多变、非结构化、内容模糊等特点加剧了数据合规检测的难度，导致传统规则匹配方法容易产生大量的误报。针对上述挑战，该文提出一种新型面向物联网场景的大模型驱动数据合规检测方法：第1阶段，基于全量规则库，利用快速正则匹配算法高效筛查出所有潜在违规数据，并输出结构化初步检测结果；第2阶段，利用大语言模型进行语义级合规复核，设计差异化分类检测策略，针对不同违规类型构建基于思维链与少样本提示融合的增强提示词，用于减少规则差异性与语义模糊性带来的错误结果。该文采集了52种物联网设备的日志与流量数据，形成共计55 080条原始违规检测数据，并在8个主流大模型底座以及不同影响设置参数上开展对比实验。研究结果表明原有仅第1阶段基于规则匹配的检测方法在真实物联网环境下误报率为64.3%，而经第2阶段大模型驱动的复核检测后降至6.9%，且大模型自身引入的错误率控制在0.01%以下。

作者简介：李超豪，高级工程师，西安电子科技大学杭州研究院/全省智能物联网络与数据安全重点实验室/浙江大学计算机科学与技术学院，研究方向为人工智能安全、网络与信息安全。

王滨，研究员，西安电子科技大学杭州研究院/全省智能物联网络与数据安全重点实验室/西安电子科技大学网络与信息安全学院，研究方向为物联网安全、人工智能安全、密码学；E-mail：wangbin02@xidian.edu.cn。

引用：李超豪, 王浩然, 周少鹏, 等. 面向物联网场景的大模型驱动数据合规检测方法[J]. 电子与信息学报 . 2026 ,48 (04) : 1480-1494.

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P1549﹥《面向人脸识别可信应用的隐私保护计算研究综述》

概述：该文聚焦人脸识别生态，系统梳理了面向人脸识别可信应用的隐私保护计算研究进展。首先，概述了人脸识别系统的基本架构与流程，剖析非授权采集、信息泄露、梯度泄露、成员推理、人脸重建及非授权识别等关键隐私风险。随后，围绕数据变换、分布式、图像合成和对抗扰动4类主流隐私保护范式，解析加密计算、联邦学习、频域学习、特征模板保护、合成图像训练、身份保持匿名化、虚拟身份识别、差分隐私、重建攻击防御与对抗性隐私保护等10类代表性技术。最后，展望未来研究方向，包括隐私保护计算的效率提升、生成式大模型带来的新机遇与挑战、新型识别范式的构建以及标准化评估体系的建立。该文旨在为可信人脸识别研究提供系统性参考，推动其在信息物理系统中的安全与可信应用，进一步强化个人信息保护。

作者简介：袁霖，副教授，重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室，研究方向为人工智能安全与多媒体安全。

高新波，教授，重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室/西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室，研究方向为机器学习、计算机视觉、图像分析等；E-mail：gaoxb@cqupt.edu.cn。

引用：袁霖, 武雁尚, 张力元, 等. 面向人脸识别可信应用的隐私保护计算研究综述 [J]. 电子与信息学报 . 2026 ,48 (04) : 1549-1568.

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P1591﹥《变压器声纹故障诊断研究综述》

概述：变压器作为电网的核心枢纽设备，其运行状态直接影响电力系统的安全性与稳定性。传统监测技术存在依赖人工经验、实时性不足等问题，声纹故障诊断技术凭借非接触式监测等优势成为当前变压器故障诊断领域的研究热点。该文梳理了变压器声纹故障诊断领域的研究进展，明晰变压器主要故障类型与监测技术差异，归纳时域、频域及时频域3类声纹特征提取方法，剖析主流机器学习与深度学习模型的优劣势及适用场景等，并针对当前研究中存在的噪声鲁棒性不足、样本分布不平衡、模型可解释性差、标准化体系缺失和跨模态融合不足等关键问题深入分析，展望未来研究方向，以期为该领域的理论研究与工程应用提供系统性参考。

作者简介：龚文洁，西南交通大学电气工程学院硕士生，研究方向为智能牵引供电系统。

林国松，西南交通大学电气工程学院副教授，研究方向为牵引供电系统继电保护、故障测距与智能牵引供电系统；E-mail：linguosong@swjtu.cn。

引用：龚文洁, 林国松, 韦晓广. 变压器声纹故障诊断研究综述 [J]. 电子与信息学报 . 2026 ,48 (04) : 1591-1607.

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P1608﹥《面向遥感智能体的多模态图文指令大规模数据集》

概述：随着遥感应用不断从静态图像分析迈向智能化认知决策任务，构建覆盖多任务、多模态的信息融合数据体系已成为推动遥感基础模型发展的关键前提。该文围绕遥感智能体中的感知、认知需求，提出并构建了一个面向多任务图文指令的遥感多模态数据集，系统组织图像、文本指令、空间坐标与行为轨迹等多模态信息，统一支撑多阶段任务链路的训练与评估。该数据集涵盖9类核心任务，包括关系推理、指令分解、任务调度、定位描述与多模态感知等，共计21个子数据集，覆盖光学、SAR与红外3类遥感模态，总体数据规模超过2 000 000样本。在数据构建过程中，该文针对遥感图像的特性设计了标准化的指令格式，提出统一的输入输出范式，确保不同任务间的互通性与可迁移性。同时，设计自动化数据生成与转换流程，以提升多模态样本生成效率与一致性。此外，该文还介绍了在遥感基础模型上的基线性能评估结果，验证了该数据集在多任务泛化学习中的实用价值。该数据集可广泛服务于遥感领域多模态基础模型的构建与评估，尤其适用于统一感知-认知-决策闭环流程的智能体模型开发，具有良好的研究推广价值与工程应用前景。

作者简介：王佩瑾，助理研究员，中国科学院空天信息创新研究院/中国科学院大学/中国科学院大学电子电气与通信工程学院/目标认知与应用技术国家级重点实验室，研究方向为遥感图像智能解译。

胡会扬，博士生，中国科学院空天信息创新研究院/中国科学院大学/中国科学院大学电子电气与通信工程学院/目标认知与应用技术国家级重点实验室，研究方向为遥感图像智能解译；E-mail：huhuiyang22@mails.ucas.ac.cn。

引用：王佩瑾, 胡会扬, 冯瑛超, 等. 面向遥感智能体的多模态图文指令大规模数据集[J]. 电子与信息学报 . 2026 ,48 (04) : 1608-1622.

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P1708﹥《复杂约束下应急救援无人机路径的熵增强量子涟漪协同算法》

概述：针对自然灾害应急救援中无人机路径规划面临的复杂约束和时效性要求，该文提出一种熵增强量子涟漪协同优化算法(E2QRSA)。该文构建了以受困人员生存概率最大化为目标的数学模型，将生存概率随时间指数衰减的特征融入目标函数，并综合考虑禁飞区、警戒区、动态障碍物等多重约束；设计了基于信息熵的量子态初始化策略，通过评估搜索空间的不确定性分布引导初始种群生成；提出多涟漪协同干涉机制，利用干涉场的建设性叠加强化优质解特征传播；建立了熵驱动的参数自适应调控方法，根据搜索熵变化率动态调整涟漪传播参数。结果表明：与PSO, QRO, ATLA, IVCSA, SEWOA等5种算法相比，E2QRSA的平均生存概率较次优算法提升4.3%～5.4%，显著提升了复杂灾害环境下无人机路径规划的时效性、安全性与决策科学性。

作者简介：王恩良，博士生，南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心/南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术)，研究方向为神经架构优化、搜索算法。

孙知信，教授，博士生导师，南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心/南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术)，研究方向为计算机技术、信息网；E-mail：sunzx@niupt.edu.cn。

引用：王恩良, 章祯, 孙知信. 复杂约束下应急救援无人机路径的熵增强量子涟漪协同算法[J]. 电子与信息学报 . 2026 ,48 (04) : 1708-1718.

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