Adobe软件曝漏洞 威胁网络视频商业运作

Adobe公司的视频软件出现安全漏洞,用户能借此复制电影和广告,威胁在线视频业务。此漏洞类似Napster时期音乐盗版问题,影响视频服务商如亚马逊和Hulu的收入。

据国外媒体报道,电脑软件商Adobe公司的一款电影及电视的分流软件存在安全漏洞,用户可利用它在部分网站上复制电影或商业广告,进而严重危害网上视频的商业运作。 

据报道,这一漏洞使 Napster时代曾重创音乐界的盗版问题再度猖狂,并殃及零售商、电影制片厂及电视节目的网络收入。 

亚马逊到周五已修复一漏洞,该漏洞允许用户通过亚马逊的视频流服务,进行免费地录制及复制操作。 

视频网站Hulu.com上的网络电视可以直接跳过商业广告,观看并复制节目。 

英国电信的主要安全技术工作人员、电脑安全专家 Bruce Schneier,表示:“Adobe的设计中存在根本性缺陷,产品设计得非常糟糕。”缺陷出现在Flash视频服务器上,该服务器和公司开发的音乐播放器相连,而后者几乎被安装在全球所有联网电脑上。 

软件没有将网上内容加密,而仅仅加密了播放器的开始、停止等指令。而且,为了提高下载速度,Adobe还删除了Adobe软件与播放器之间连接的保护程序。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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