15、借助游戏提升反网络钓鱼能力:融合自我效能感的创新教育方案

借助游戏提升反网络钓鱼能力:融合自我效能感的创新教育方案

1. 网络钓鱼威胁与现有防护局限

网络钓鱼,作为一种身份盗窃手段,对计算机用户构成了严重威胁。它结合了社会工程技术和技术手段,旨在窃取用户的敏感信息,如用户名、密码和网上银行细节。2016 年 3 月,希拉里·克林顿总统竞选主席约翰·波德斯塔就因点击了一封主题为“有人获取了你的密码”的钓鱼邮件,导致其账户信息泄露。这一事件凸显了网络钓鱼攻击的隐蔽性和危害性。

目前,虽然已经开发了自动化工具,如反钓鱼、反病毒和反间谍软件,来提醒用户潜在的欺诈性电子邮件和网站,但这些工具并不完全可靠。即使是最好的反钓鱼工具,也会错过超过 20%的钓鱼网站。这是因为在网络安全中,“人”是最薄弱的环节,完全避免终端用户是不可能的。因此,对终端用户进行安全预防教育成为了缓解网络安全问题的一种重要方法。

2. 游戏化教育的潜力与现状

教育游戏和模拟已逐渐成为一种强大的教学工具,可能引发“教学革命”。游戏化教育和虚拟环境的使用,让用户能够通过实践经验学习,并培养批判性思维来解决问题。例如,“SeaGame”这款为高中生设计的大型多人在线游戏,通过将教育内容融入游戏情境,促进了与海洋相关行为的最佳实践;“Power Agent”游戏则激励青少年和他们的家庭减少家庭能源消耗。

然而,设计教育游戏并非易事,没有通用的解决方案。虽然有许多教育游戏旨在保护计算机用户和解决网络安全问题,但结合人类安全因素的虚拟世界研究还比较少。此外,现有的安全教育在预防网络钓鱼方面效果不佳,主要原因是安全教育提供者假设用户愿意避免风险,但实际上用户的行为驱动因素更为复杂。

一些研究表明,精心设计的专注于教育的游戏,即

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力
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