11、澳大利亚数字安全与隐私的挑战与未来

澳大利亚数字安全与隐私挑战

澳大利亚数字安全与隐私的挑战与未来

1. 数据收集与保留制度的争议

改善数据收集和保留制度对于打击犯罪、恐怖主义和网络战具有明确的合理性。然而,政府是否有必要引入相关立法,存在不同观点。

1.1 系统而非立法是关键

数字网络的使用方式超出了其设计初衷,数字世界的隐私和安全几乎不存在,这应引起所有澳大利亚人的关注。虽然已经采取了一些小步骤来改善基础设施、系统和协议,但在实施拟议的数据收集和保留制度以及修改网络犯罪法律之前,还需要更大的改进。

如果不更新数字网络使用的基础设施、系统和协议,澳大利亚法律的任何修改都将无效。犯罪分子和恐怖分子仍可通过使用安全的虚拟专用网络(VPN)、TOR和暗网逍遥法外。网络战和旨在窃取国家机密和知识产权的犯罪黑客活动将继续猖獗。外国也会更频繁地试图发现国家数字基础设施的弱点,并对企业、政府和基础设施进行预备攻击。

欧洲已经采用了扩展的数据保留政策,瑞典的运营商实施新系统面临困难。澳大利亚也存在类似问题,政府似乎没有意识到以适合作为证据的方式存储数据的复杂性。数据存储需要可审计的证据链、安全要求以降低篡改风险、高可靠性要求以防止证据因硬件故障丢失、员工具备安全许可来处理执法访问请求,还需要昂贵的数据中心和备份策略。

1.2 澳大利亚不应盲目追随美国

美国国家安全局的Debora Plunkett预测国会将在明年通过长期搁置的网络安全立法,这反映了美国官员、立法者和安全机构负责人对国家网络安全的担忧。但美国推动网络安全法律通过国会的努力,未能解决实施新法律的技术要求,也未解决数字网络中隐私和安全的根本问题。

欧洲、澳大利亚和美国的立法者试图将数字网络

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)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,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
在大数据技术快速发展的背景下,网络爬虫已成为信息收集数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势,被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计,旨在通过编写自动化脚本,实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫,能够模拟用户登录企查查网站,并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标,需重点解决以下技术环节:首先,必须深入解析目标网站的数据组织呈现方式,包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整准确的前提。 其次,针对网站可能设置的反爬虫机制,需部署相应的应对方案。例如,通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时,可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面,将充分利用Python生态中的多种工具库:如使用requests库发送网络请求,借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档,通过selenium模拟浏览器交互行为,并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外,json库用于处理JSON格式数据,pandas库则协助后续的数据整理分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大,需设计合适的数据存储方案,例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时,必须对数据进行清洗、去重结构化处理,以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况,需建立及时检测自适应调整的能力。通过定期分析运行日志,评估程序的效率稳定性,并持续优化其性能表现。 综上所述,本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写,还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据,该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值