13、网络安全行为改变方法及伦理需求

网络安全行为改变方法及伦理需求

在当今数字化时代,网络安全至关重要,而改变人们的网络安全行为对于保障网络环境的安全尤为关键。本文将探讨多种网络安全行为改变方法以及其中涉及的伦理问题。

1. FBM 与 Hook 模型

在行为改变的研究中,FBM(Fogg Behavior Model)和 Hook 模型是两个重要的理论。FBM 认为行动与预期奖励相关联,当行动被执行后,奖励会在某个时间点提供。奖励可以是物质的、社交的或个人的,如通过成就获得的满足感。奖励还可以是可变的,旨在为个人创造一个越来越“上瘾”的反馈循环,从而激励他们重复行动。与 Fogg 模型的主要区别在于,用户有机会进行投资,例如投入时间和精力。这种投资会与“系统或产品”建立联系,如情感依恋、承诺或个性化,从而增加用户在下次收到外部触发时重复该过程的可能性。

然而,FBM 虽然简单直观,但它主要是一个概念框架,动机和能力的构建较为抽象,在实际实施中不太实用。Hook 模型则更侧重于应用程序或特定功能,如在线平台。但该模型没有考虑哪些触发因素可能更有效以及如何增强它们。这些模型在社交媒体和网络应用中得到了应用,确实具有强大的影响力。但例如,与“点赞按钮”反馈循环相关的用户“上瘾”现象,可能被视为在伦理上具有操纵性,因为它依赖于大脑中多巴胺释放带来的设计性满足感,这也凸显了伦理需求的重要性。

2. 助推与提升理论

行为改变的一个主要挑战与选择架构有关。选择架构指的是向个人呈现选择的多种方式,这些方式可以巧妙地引导他们做出特定选择。它会影响个人的选择,而不一定需要他们的同意或知晓,这引发了关于用户自主性的伦理考量,甚至被认为是反自由主义的。

2.1 助推理论
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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