5、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

1. 引言

在当今社会,普适计算有时被视为一种转瞬即逝的“技术炒作”,同时,部分人对计算机融入日常生活的可能性感到担忧。研究人员正积极探寻解决方案,以满足企业和消费者在信息系统保密性、隐私性、数字版权维护和可靠性方面的安全需求。

我们正见证着以人类为中心、面向社会的安全问题与为计算机设备、数据和网络开发的技术保护机制之间的融合。互联网的出现为这种融合奠定了基础,人们有意或无意地为个人计算机和信息提供了访问途径。企业级甚至个人防火墙,以及加密手段,在一定程度上抵御了对计算机应用和数据的攻击,但前提是人们遵守相关政策。

然而,普适计算将资源从集中配置的虚拟防火墙后解放出来,实现了移动性、分布性和动态互联,以支持更高级的服务和使用模式。在这个世界里,墙壁、汽车、商店、衣物和咖啡馆等都能通过嵌入式计算机、传感器和先进网络自动感知环境和用户需求,这既令人着迷,也引发了人们对隐私、安全和信任的担忧。

2004 年 4 月 20 日,在奥地利维也纳举行的普适计算会议期间,约 21 位国际研究人员和技术专家齐聚一堂,探讨上下文感知、隐私、安全和信任之间的关系,而不是聚焦于特定的普适计算技术或安全机制。

2. 普适计算的现状

“普适计算”这一术语于 1996 - 1997 年由 IBM 研究提出,其愿景是随时随地按需提供计算服务。全球和移动无线技术的进步推动了这一概念的发展,这在当前围绕 Web 服务的标准化活动中得到了体现。而早在五年前,施乐 PARC 的 Mark Weiser 领导的“泛在计算(UbiComp)”研究,强调计算应像电力、水和空气等自然资源和公用事业一样无处不在。如今,普适计算和泛

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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