一周新闻纵览:多款App违反《网络安全法》,游戏制造商曝数据泄露,数据中心巨头遭勒索攻击。

本周信息安全事件频发,包括多款游戏App涉嫌违反《网络安全法》侵犯用户隐私,拜登竞选应用出现漏洞暴露选民信息,雷蛇数据库泄露大量用户数据,数据中心巨头Equinix遭受勒索攻击,以及儿童智能手表的安全问题引发关注。此外,政府和公众对App违法违规行为的监管力度加大,用户举报更加专业。

 

(1)和平精英等多款App涉嫌违反《网络安全法》

 

国家计算机病毒应急处理中心近期在“净网2020”专项行动中通过互联网监测发现,多款游戏类移动应用存在隐私不合规行为,违反《网络安全法》相关规定,未向用户明示申请的全部隐私权限,涉嫌隐私不合规,涉嫌超范围采集个人隐私信息。

 

(2)网信办公布“清朗”专项整治运动结果

 

截至目前,全国网信系统累计暂停更新网站64家,会同电信主管部门取消违法网站许可或备案、关闭违法网站6907家;有关网站平台依据用户服务协议关闭各类违法违规账号群组86万余个。

 

(3)拜登竞选应用现漏洞 选民敏感信息可被轻易查询

 

一名安全研究人员发现拜登的官方竞选应用存在隐私漏洞–任何人都可以查询数百万美国人的敏感选民信息。这款名为Vote Joe的竞选应用允许拜登的支持者在即将到来的美国总统大选中鼓励朋友和家人投票,方法是上传他们的手机联系人列表然后看看他们的朋友和家人是否已经注册投票。

 

(4)游戏制造商雷蛇发生大规模数据库泄露

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方,并提供了相应的Matlab代码实现。该方结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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