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

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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