13、自毁数据技术:从2005到2017的发展历程

自毁数据技术:从2005到2017的发展历程

1. 引言

随着在线存储的发展,大数据从学术概念变为现实。云服务提供商鼓励个人和企业将存储、应用和系统迁移到云端,分布式数据库技术让开发者能近乎无限地扩展存储空间。

互联网企业热衷于收集用户行为数据,如在线购物平台记录用户的搜索、购买和按键操作,邮件服务提供商试图挖掘邮件中的信息。然而,数据泄露事件频发,如PRISM和Instagram数据泄露事件,这让人们意识到无论是企业还是政府机构,收集的隐私数据都有被滥用、泄露的风险。

与密码学悠久的历史相比,自毁数据的历史较短。早在1991年,Capcom在其CPS1和CPS2街机系统板中使用了自杀电池,以确保系统板在一段时间后失效。自杀电池的原理是用3.6V锂电池为包含游戏运行所需加密密钥的SRAM芯片供电,随着时间推移,电池电量耗尽,当电压低于2V时,SRAM芯片丢失加密密钥,游戏无法运行。这种机制成功保护CPS板长达25年,直到2016年被破解,但它仍是电子消费市场中自毁数据的成功案例。

2. Perlman的方法与Ephemerizer

在大数据时代,自杀电池显然不足以保护隐私,密码学成为解决隐私问题的首选。2005年,Radia Perlman提出了一种具有可信擦除机制的文件系统。

2.1 初始方法

Perlman使用透明加密协议,用不向用户透露的公钥加密文件数据,并将公钥存储在文件系统的安全位置。文件未过期时,用户可用密钥解密访问;文件过期后,文件系统会立即删除密钥,文件无法访问。这种方法能有效防止文件数据泄露,但用户难以与不同文件系统的人共享文件,除非以解密文件的形式。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值