83、普适计算中的隐私、安全与信任研究挑战

普适计算中的隐私、安全与信任研究挑战

1. 引言

在当今时代,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,让人们有意或无意地为个人电脑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,在一定程度上保障了计算机应用和数据的安全,但前提是人们遵守相关政策。然而,普适计算将这些资源从集中配置的虚拟墙后面解放出来,实现了移动性、分布式和动态互连,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,也引发了社会对隐私、安全和信任的担忧。2004 年 4 月 20 日,在奥地利维也纳的普适计算会议上,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,而不是关注特定的普适计算技术或安全机制。

2. 普适计算的现状

2.1 普适计算的起源

“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电子业务、远程工作和协作企业的发展,这在当前围绕 Web 服务的标准化活动中得到了体现。而早在 1991 年,施乐 PARC 的 Mark Weiser 就开展了“无处不在的计算(UbiComp)”研究,强调计算应像电力、水和空气等自然资源一样无处不在。如今,普适计算和 UbiComp 的主题逐渐融合,普适计算侧重于利用现有计算技术的广泛部署,而 UbiComp 则致力于让复杂的技术对普通用户透明。

2.2 普适计算的研究领域

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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