2、移动时代的网络安全:挑战与应对策略

移动时代的网络安全:挑战与应对策略

1. 安全与功耗的关系

在移动时代,安全与功耗之间存在着显著的矛盾。安全措施虽然是保障系统安全的必要元素,但执行这些措施往往会消耗额外的电力,且这种消耗在功能上并无直接益处。然而,一个不安全的系统在实际应用中是不可用的。为了在保障安全的同时降低功耗,可以考虑以下策略:
- 将密集数学运算卸载到低频硬件引擎 :大多数加密算法都基于复杂的数学运算。专用硬件应具备针对底层操作的特定逻辑,与通用处理器相比,这样可以以更低的功耗更快地完成计算。
- 利用高效算法和参数 :例如,在设计椭圆曲线密码学时,应仔细选择曲线,使用那些在不降低安全强度的前提下所需操作最少的曲线。
- 避免过度设计 :选择能够满足但不过度超出健壮性要求的算法和密钥大小。例如,使用安全强度为256位的公钥密码系统来保护128位的对称密钥是对计算能力的浪费。
- 尽可能将密钥和其他机密信息存储在安全的非易失性内存中 :避免在每个电源周期重复推导密钥。

2. BYOD(自带设备)的兴起与挑战

随着移动计算的蓬勃发展,BYOD(自带设备)成为一种快速增长的新兴应用模式。越来越多的公司支持BYOD计划,允许员工使用个人移动设备进行工作,如收发公司电子邮件和访问工作数据。

根据英特尔的一项调查,企业IT经理认为BYOD带来的三大好处如下:
| 好处 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 提高效率和员工生产力 | 员工可以更方便地处理工作事务,

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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