32、数字内容保护与互联网安全过滤

数字内容保护与互联网安全过滤

1. 数字领域设备问题与内容保护

在数字领域中,有时会出现某个区域存在大量不活跃设备的情况。当遇到这种状况时,管理中心有多种应对方案,比如拒绝该区域继续扩展。不过,建议管理中心给处于这种状态的用户一个纠正问题的机会,而且这个方式不应给用户带来过大负担。

这类攻击本身具有自我限制的特性。经过一两次此类攻击后,授权表的规模会成为攻击者面临的严重问题。但我们仍允许这类攻击存在可能性,目的是让那些不试图传播未经授权内容的普通用户能拥有无缝的体验。理想情况下,个人数字领域的内容保护应对普通用户完全透明。

随着时间推移,底层加密技术的改进让内容保护方案愈发有效。而且,这些加密技术的进步还为用户带来了更高的隐私性、透明度和灵活性。新的技术并非给用户套上内容保护的枷锁,反而让用户在娱乐内容的使用上有了更多可能,同时也不会对娱乐行业的业务造成重大冲击,甚至还能为其带来新的商业机会和消费者价值。

2. 互联网内容过滤的必要性

互联网过滤器对学校、图书馆、公司和个人电脑用户至关重要,它能帮助他们管理最终用户可访问的信息。出于法律、道德或提高生产力等原因,过滤是必要的。例如,许多新法律要求学校和图书馆执行互联网安全政策,防止未成年人和成年人接触淫秽、有害或涉及儿童色情的视觉内容。具体来说:
- 家长 :可以检查家庭电脑,防止孩子不当使用,并保护他们免受已有不良文件的影响。
- 教师 :利用内容过滤器确保学校和大学计算机系统未被不当文件侵入,限制学生访问不良或不适当的网站。
- 公司 :使用

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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