28、普适计算中的隐私、安全与信任

普适计算中的隐私、安全与信任

1. 普适计算研究挑战概述

普适计算将人类为中心的安全问题与计算机设备、数据和网络的技术保护机制相融合。随着普适计算的发展,资源从传统的虚拟墙后解放出来,实现了移动性、分布性和动态互联,但这也引发了人们对隐私、安全和信任的担忧。

1.1 普适计算的发展与构成

普适计算的概念源于IBM在1996 - 1997年的研究,强调随时随地按需提供计算服务。与此同时,施乐帕克研究中心的马克·韦泽提出了“泛在计算”的概念,更注重让技术对用户透明。如今,这两个概念逐渐融合。

普适计算主要由以下五个研究领域构成:
- 移动计算 :允许人们在移动中使用熟悉的用户界面和应用程序。早期的移动设备体积大、质量低,如今的PDAs、笔记本电脑和手机等设备功能更强大,但也面临被盗和信息泄露的风险。
- 无线网络 :为了避免有线网络的局限性,开发了多种无线协议,包括长距离(如GSM、GPRS)、局域网(如IEEE 802.11)和短距离(如IrDA、蓝牙)通信。然而,无线网络更容易受到窃听和恶意攻击。
- 嵌入式计算 :嵌入式计算机是内置在大型系统、设备或对象中的小型专用机器。它们为普适计算做出了贡献,但由于资源有限,可能无法支持大规模加密协议,并且在底层可能会忽略隐私、安全和信任要求。
- 基于传感器技术的上下文感知 :普适和泛在计算在位置和上下文感知方面取得了重要进展。通过分布在环境中的各种传感器收集信息,计算机系统可以更好地适应用户需求。但这也引发了个人信息隐私的问

【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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