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← 返回所有主题城市行人计数系统如今为经济指标、城市规划与公共安全运营提供数据支撑，但这些系统之上的数字孪生普遍把输入计数流当作真值处理。本文研究该假设不成立时的后果，首次为城市尺度的行人感知场景形式化定义「隐蔽式虚假数据注入」问题。与电力网络、供水网络相
MultiGait 论文针对智慧城市新兴传感器（热成像相机、深度相机、激光雷达等）缺乏合适数据集、难以系统评估其隐私风险的问题，构建了首个多传感器、多视角、多会话的步态数据集，并形成了一套身份推断基准。作者认为，在大量关于传感器隐私影响的未
本文针对智慧城市中车辆交通激增带来的拥堵问题，提出了一种基于邻域嵌入图神经网络（GNN）的众包配送交通管理模型（NeCDM）。研究背景是现有交通管理方法主要依赖拥堵预测，但未能有效解决交通流量减少和配送车辆智能选择等核心目标。NeCDM 模
该论文聚焦于智慧城市安全中的推理挑战。智慧城市作为异构设备互联的网络物理生态系统，面临协同攻击威胁，这类攻击通常表现为弱且分布式的指标（如低速率扫描、异常凭据使用、协议误用或延迟横向移动），每个信号单独低于局部告警阈值，因此安全检测不仅是异
智能城市依赖融合传感器、物联网设备、云平台和AI驱动服务的网络物理系统，这些系统在提升城市服务的同时，由于其巨大的攻击面、异构数据流和不断演变的威胁向量，引入了复杂的网络安全挑战。开发并验证智能城市网络安全工具需要高质量的数据集来准确反映真