电信与VoIP:猫和老鼠的游戏

上海电信采用美国Narus公司软件拦截未经授权的网络电话服务,此举针对VoIP地下运营商,短期内能取得成效。然而,随着VoIP技术发展,高端设备如AVAYA、Alcatel及华为的产品可通过硬件VPN和语音加密等方式绕过封锁。

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我这里指的电信并不是指“中国电信”,而是指的运营宽带的固网运营商,在中国就那几家了。首先看下面这则新闻:
上海电信向美国公司购软件 拦截网络电话
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  新浪科技讯 北京时间4月5日消息,据国外媒体报道,美国一家网络管理软件开发商Narus宣布,该公司收到上海电信订单,将用其开发的软件检测并阻止网络电话(VoIP)。
  上海电信目前拥有约620万固定电话用户,该公司计划用Narus的软件阻止“未经授权”的、通过互联网连接到其固话网络的通话,这些通话可以规避上海电信的收费系统。


  目前,网络电话在全球范围内获得了迅速传播,已经严重威胁到传统电话运营商的利益。不过各国政府对网络电话的态度不一,比如美国并不反对网络电话的使用,电信监管机构——联邦通信委员会近日还处罚了一家阻止网络电话的小型电话公司。但一些国家则对网络电话采取了截然不断的政策。例如中国政府一直未向网络电话发放牌照,此前,英国《金融时报》报道,TOM在线CEO王雷雷透露,中国在2008年前都不会发放电脑-PC间的网络电话牌照。TOM在线与互联网电话公司Skype拥有一家合资公司。
  Narus公司发言人史蒂夫·巴内曼(Steve Bannerman)透露,包括埃及在内的多个国家的运营商正在使用该公司软件,堵住网络电话与传统固话网络的接口。但Narus并不是唯一一家与中国运营商合作的美国公司,去年,Verso科技公司也宣布,一家未具名的中国运营商在试用该公司的拦截软件。
  Narus与Verso的系统都能阻止Skype的网络电话软件,但巴内曼透露,上海电信并未购买阻止Skype的版本,因为与Skype国际版不同的是,它的中文版尚未连接到固话网络上。
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现在通过网络运营PC2Phone的服务商和软件很多了,单纯靠政策封杀是行不通了,之前深圳电信对SKYPE的封杀只是其中的一例而已。文中提到的软件,对于一些低成本、技术水平不高的VoIP地下运营商确实有效,短期内能够起到打击的效果。
但随着VoIP技术的发展,AVAYA、Alcatel、华为等纷纷推出企业级的VoIP解决方案,通过硬件VPN以及对语音加密打包(封装成数据包)的方式,可以轻松透过运营商的封锁。通过企业在各地的PBX,可以实现长话变市话,或者实现集中一地的话费打包。
电信运营商通过技术手段封杀VoIP,好比动画片中猫和老鼠的游戏,猫始终中是被动的。对于能够投入VoIP高端设备的大型企业,运营商通信费这块饼肯定是要变小了。
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。
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