1、信息与通信安全的新兴趋势洞察

信息与通信安全的新兴趋势洞察

在信息技术飞速发展的当下,信息与通信安全始终是计算机科学领域中极具活力和发展潜力的重要方向。2006 年在德国弗莱堡举办的国际会议 ETRICS 2006,聚焦于信息与通信安全的新兴趋势,众多顶尖的研究人员和从业者齐聚一堂,共同探讨这一领域的前沿问题。

安全的发展历程与挑战

安全的保护目标主要包括保密性、完整性和可用性,但这些目标的实现和执行方式会随着底层架构、技术和应用的不同而有所变化。我们可以将技术发展分为三个阶段来理解安全的演变:
- 过去(大型机计算时代) :大型机计算主要通过防止未经授权的数据访问机制来保障安全,以维护数据的保密性。其安全机制的模型源于中世纪城堡的概念,将大门作为访问点,盾牌上的徽章作为访问凭证。安全形式主要是物理和逻辑访问控制,通过防火墙进行身份验证,常见的方式包括密码和生物识别技术。授权则相对简单,通常通过简单的访问控制列表来实现。
- 现在(互联网主导时代) :随着互联网的普及,计算中心的受保护空间已不复存在。数百万台计算机的连接将多个受保护空间组合在一起,此时的主要挑战是如何可靠地证明个人身份。授权依赖于认证机构对真实身份与其数字代表之间关系的声明,真实性由可信的第三方保证,身份验证则简化为数字密钥的应用。虽然所有节点甚至整个网络的安全性提高了问责性,但由于“网络即计算机”的特点,安全机制难以防止隐私泄露。
- 未来(高度动态信息系统时代) :未来的信息系统将支持高度动态的应用,并构建包含大量移动、自主节点以及临时、无结构关系的基础设施。人类交互将呈现新的形式,需要通过安全策略中的规则进行预先规

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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