1、网络空间执法挑战与未来方向

网络空间执法挑战与未来方向

1. 网络犯罪现状

在 21 世纪,互联网及相关技术,如物联网(IoT)解决方案、基于云的服务(CBS)、网络物理系统(CPS)和移动设备,已成为现代生活的显著特征。我们生活在一个高度互联的世界,这拓展了信息获取、能力和覆盖范围。数字时代为人们提供了无处不在的环境,方便人们互动、连接和共享信息。

然而,互联网是一把双刃剑。随着技术的使用呈指数级增长,犯罪分子利用网络空间漏洞的机会也在增加。2016 年,英格兰和威尔士的犯罪调查引入了关于欺诈和计算机滥用的新受害问题,数据显示,与网络相关的犯罪几乎占所有犯罪的一半。网络犯罪已成为英国增长最快的犯罪类型之一,被列为国家安全的一级威胁。

传统的执法模式基于犯罪发生在物理近距离、规模有限且证据可追踪的假设。但数字时代打破了传统法律和执法理解,因为网络犯罪不受相同的空间和时间限制。因此,传统的执法策略,如本地化的徒步巡逻和层级组织模式,不适用于网络空间。

2. 执法面临的挑战

2.1 立法问题

当代社会中,网络犯罪执法的一个关键挑战是立法与技术之间的脱节。刑法体系本质上是一个追溯性且漫长的过程,在规范网络领域时产生了诸多障碍。技术的发展速度远远超过了政策和立法的制定速度。

以 1990 年的《计算机滥用法》为例,这是起诉网络相关犯罪者的主要立法,但该法案是三十年前制定的,对技术的快速发展缺乏预见。尽管试图适应未来技术,但前所未有的技术出现导致法律应用中存在许多漏洞和歧义。

私人和公共部门都愿意投入资金、时间和资源来执行计算机滥用法律,但法律基础却缺乏实质内容。立法无法针对正确的人,也难以建立有效的辩护机制,

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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