35、普适计算环境下的隐私、安全与信任

普适计算环境下的隐私、安全与信任

在当今数字化飞速发展的时代,普适计算逐渐融入我们的日常生活。然而,随之而来的隐私、安全和信任问题也日益凸显。本文将深入探讨这些问题,并介绍相关的研究进展和解决方案。

普适计算概述

普适计算的概念源于IBM在1996 - 1997年的研究,它融合了随时随地按需提供计算服务的愿景。同时,Xerox PARC的Mark Weiser提出的“泛在计算(UbiComp)”理念也与之相互影响,如今两者的主题逐渐趋同。普适计算主要涵盖五个研究领域:
1. 移动计算 :让人们在移动过程中仍能使用熟悉的用户界面和应用程序。早期移动设备体积大、质量重,如今的PDAs、笔记本电脑和部分手机已能满足基本需求。但这些设备易成为盗窃目标,导致设备和敏感信息丢失。
2. 无线网络 :为解决有线网络的局限性而发展起来,包括长距离(如GSM、GPRS)、局域网(如IEEE 802.11)和短距离(如IrDA、蓝牙)通信协议。然而,无线网络的特性使其更易受到监听和恶意攻击。
3. 嵌入式计算 :小型、通常具有单一用途的计算机,内置在大型系统、设备或对象中。虽然它们对普适计算有贡献,但由于资源有限,可能无法支持大规模加密协议,且在隐私、安全和信任方面存在隐患。
4. 带传感器技术的上下文感知 :计算机系统通过分布在环境中的各种传感器收集信息,以了解用户和环境的情况,从而提供更个性化的服务。但这也可能导致用户隐私受到威胁,因为大量个人信息可能被收集和利用。
5. 人机交互(HCI)

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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