16、匿名性经济与欧元纸币 RFID 隐私保护

匿名性经济与欧元纸币 RFID 隐私保护

匿名性经济面临的挑战

在匿名性基础设施的构建中,面临着诸多经济和技术层面的挑战。

首先,节点的安全性和流量分布会相互影响。当发布按安全性排序的节点列表时,高敏感度的代理会倾向于选择安全的节点,这会进一步增加这些节点的流量,提升其安全性,同时降低其他节点的安全性。在实际情况中,节点的安全性不仅受流量影响,还与司法管辖区的多样性有关。而且,当用户数量超过一定阈值时,延迟问题会凸显,低敏感度用户会离开,导致匿名集质量下降。此外,低延迟节点可能会吸引更多低敏感度代理,反而能提供更好的匿名性,这与传统认为批量处理消息能提高安全性的观点相悖。

其次,还存在一些其他的阻碍因素:
1. 志愿者经济中的认证问题 :虽然从广泛分布的独立节点构建强大的匿名基础设施是可行的,且节点的司法管辖区越多样化,系统越健壮,但志愿者参与带来了信任问题。用户不了解节点运营商,难以判断是否可以信任他们。尽管可以通过系统协议来激励诚实行为并检测不良表现,但识别个体仍然是个难题。例如,伪身份欺骗问题是去中心化匿名服务设计中的主要难题,目前的信任流方法和全球公钥基础设施(PKI)都未能有效解决该问题。
2. 不诚实节点与懒惰节点 :不诚实的对手可能会提供优质服务,同时对其他高质量提供者进行拒绝服务(DoS)攻击,常规的性能和效率指标难以识别他们。而且,计算这些指标的主体和方式也存在问题,如果依赖中心化的可信权威,就会失去分布式的优势。另一种破坏匿名性的方式是攻击系统的可靠性。不诚实节点在实施攻击时需要考虑成本和后果,经济规律可能会对他们不利。而懒惰节点为了降低成本,不转发或接受所有传入流

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GAPSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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