16、普适计算中的隐私、安全、信任与上下文:挑战与展望

普适计算中的隐私、安全、信任与上下文:挑战与展望

1. 引言

在当今数字化时代,普适计算正逐渐融入我们的日常生活。计算机与各种设备的融合,使得我们所处的环境变得更加智能和便捷。然而,这也引发了一系列关于隐私、安全和信任的问题。人们开始担忧自己的个人信息是否会被泄露,设备之间的交互是否安全可靠,以及如何在享受技术带来的便利的同时,保护好自己的隐私和权益。

2. 普适计算的现状

2.1 普适计算的起源与发展

普适计算的概念源于 IBM 在 1996 - 1997 年的研究,其愿景是让计算服务随时随地按需可用。与此同时,Xerox PARC 的 Mark Weiser 提出了“泛在计算(UbiComp)”的概念,强调计算的无处不在应如同自然资源和公用事业一样。如今,这两个领域的主题逐渐融合,普适计算的技术基础设施进步原则与泛在计算社区的以用户为中心的观点相互补充。

2.2 普适计算的研究领域

普适计算主要包括以下五个研究领域:
- 移动计算 :使人们能够在移动过程中继续使用熟悉的用户界面和应用程序。如今,个人数字助理(PDA)、笔记本电脑和一些手机都具备基本的应用支持能力。然而,这些设备也容易成为盗窃的目标,导致敏感信息的泄露。
- 无线网络 :为了克服有线网络的局限性,无线协议应运而生,支持长距离、局域和短距离通信。但无线网络也更容易受到窃听和其他恶意攻击。
- 嵌入式计算 :嵌入式计算机是小型的、通常具有单一用途的机器,内置在大型系统、设备或对象中。虽然它们为普适计算做

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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