64、普适计算中的隐私、安全与信任:挑战与解决方案

普适计算中的隐私、安全与信任:挑战与解决方案

在当今数字化时代,普适计算正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,并介绍相关的研究成果和解决方案。

普适计算的现状

普适计算的概念源于IBM在1996 - 1997年的研究,它旨在实现随时随地按需提供计算服务。与此同时,Xerox PARC的Mark Weiser提出了“泛在计算”的理念,强调计算应像自然资源一样无处不在且对用户透明。如今,这两个领域的研究逐渐融合,普适计算主要涵盖移动计算、无线网络、嵌入式计算、上下文感知与传感器技术以及人机交互这五个研究领域。

  • 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。如今的移动设备如PDA、笔记本电脑和手机等,具备了基本的办公和通讯功能。但这些设备也容易成为盗窃目标,导致设备和敏感信息的丢失。
  • 无线网络 :为了避免有线网络的局限性,无线协议应运而生,包括GSM、GPRS、IEEE 802.11和蓝牙等。然而,无线网络的开放性使得其更容易受到窃听和恶意攻击。
  • 嵌入式计算 :嵌入式计算机通常是小型的专用设备,被集成到大型系统中。虽然它们为普适计算做出了贡献,但由于资源有限,难以支持大规模的加密协议,并且可能会忽略隐私、安全和信任要求。
  • 上下文感知与传感器技术 :普适计算的一个重要贡献是在位置和上下文感知方面的研究。通过传感器收集环境和用户的信息,计算机系统可以更好地适应用户需求。但这也引发
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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