1、全球电子安全:网络犯罪与防范策略

全球电子安全:网络犯罪与防范策略

1. 引言

自古以来,犯罪活动就会吸引众多潜在罪犯。在英国,早期罗伯特·皮尔爵士的警务原则应对了犯罪导致的底层社会问题。最初伦敦警察用哨子通讯,后来电话为当时的警察提供了分布式通讯网络,爱德华时代英国各大城市安装的警察岗亭就是证明。

这种网络为早期大都市警察部队发展指挥控制能力提供了途径。在美国,芝加哥和波士顿等犯罪猖獗的城市也复制了这一概念。禁酒令时期,这些城市有组织犯罪在一些以犯罪为核心的家族背景下滋生,部分家族有意大利血统,“黑手党”成了他们的标签。但犯罪活动并非特定国家或民族群体所独有,比如过去50年里,东伦敦帮派、中国“三合会”、东欧和亚洲犯罪集团在英国的活动就十分显著。

通讯手段让执法者和罪犯都能在各自群体内调配资源、共享信息,以提高行动效率、灵活性和响应速度。虽然手段相同,但目的截然不同。自20世纪20年代起,犯罪分子就利用通讯手段达成目的。随着早期电话系统发展为包括互联网和移动技术在内的新通讯系统,犯罪集团有了及时传播有价值信息的机会。

网络犯罪在很多方面与传统犯罪相似,都涉及确定目标、监视和对潜在受害者进行心理分析。但主要区别在于,网络犯罪的实施者与犯罪现场的距离越来越远,有时受害者甚至意识不到犯罪正在发生。

2. 网络犯罪

电子安全是全球重要问题,网络犯罪分子的手段广泛、狡猾且技术先进。在科技无处不在的当今社会,用防火墙保护自己和用火力自卫同样重要。犯罪分子会寻找寻求刺激的黑客和“脚本小子”来获取所需专业知识,这可看作一种现代形式的童工现象。

国际洗钱是网络犯罪领域特别令人担忧的问题,因为它可用于资助和支持犯罪活动。网上银行和数字现金是清洗黑钱

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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