维基解密背后的故事:渴望被“关注”的美国大兵

一直很奇怪,阿桑奇从哪儿搞到这么多的猛料?看了三联生活周刊上的一篇文章才知道,原来还是有内鬼。无论电报时代的余则成,还是信息时代的曼宁,知道内幕消息的永远都是内部人。

曼宁是一名驻伊拉克的一等兵,主要工作是情报分析,所以算是内部人,有机会获取机密情报。余则成由情报人员变成潜伏者是因为良心发现,曼宁这位美国大兵在举报人拉莫看来,则是一个“个人秩序陷入一团混乱的青年士兵”,是因为心理问题,渴望被关注的结果。当然,这只是官方的说法,或许在我们看来,他完全是个英雄,是个对美国政府当面一套背后一套的作法看不顺眼的粪青。所以说,知道的太多有时候并不是好事,稍微心理承受力不强就容易发疯。

下图是整个事件的示意图:

从图中我们可以看到,虽然与Internet是物理隔绝,但只要有人参与,这层隔绝也不过是浮云。SIPRNet是指一个网络,JWICS是运行其中的情报交流系统,为美国军方、文官系统和情报承包商共用,与互联网物理隔绝,所以一般人是没办法进入的。整个事件最出名的是维基解密网和阿桑奇,但背后的主角却是这位叫曼宁的美国大兵。美国是当今世界最发达的国家,其技术肯定毋庸置疑,本来,该网络上的数据是不允许下载到移动设备上,但在某段时间,驻伊拉克的中央司令部取消了这一限制,而就在这个空当,曼宁取得了访问权,于是震惊了整个世界。这是整个事件的一个偶然,还有个偶然就是举报人拉莫。有机密级别访问权限的有300万人,怎么就发现是曼宁呢?原来,举报人拉莫是加州一位著名的黑客前辈,曼宁曾经向其请教过,并倾诉了自己内心的孤独以及渴望被关注的心态。如果没有拉莫的举报,这大海捞针怕是也够美国政府受的。

共享和安全永远是一对矛盾体,911事件,使美国政府意识到信息共享的重要性,于是就扩大的分享的范围,显然,一件事情知道的人越多,被公开的风险就越大,因为只要有一个人有异心,秘密就不再是秘密了,而曼宁就是这个人。

2011年3月6日

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与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与动态响应能力。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与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 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与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,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算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与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与工程应用技巧。
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与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与分类,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作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 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。
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