22、加密技术:现状、挑战与未来展望

加密技术:现状、挑战与未来展望

1. 美国加密政策新动态

1999 年 9 月,美国政府出台新政策,减轻了想要出口加密产品公司的官僚负担。不过,每种加密产品在出口前仍需进行一次性审查。这让一些怀疑者猜测,只有存在明显弱点的产品才可能获得出口许可。而且,该政策对最具争议的免费加密软件并无影响。此外,政策中一些关键术语定义不明确,比如“低端用户”“与政府有关联的买家”等。同时,它将零售定义为不包括互联网销售。另外,新政策规定个人拒绝按法院命令交出解密密钥属于犯罪行为,但对于公钥加密文件,发送者无法提供解密密钥,因为只有预期接收者才能解密。并且,执法部门无需披露解密文件的获取方式,这在法律上存在隐患。

2. 加密技术面临的社会问题
  • 妖魔化现象 :执法组织发起诸多活动,将互联网、匿名性和加密技术“妖魔化”。一些政权称互联网是“美国帝国主义工具”,还有些不满多数互联网活动使用英语,甚至将仅使用英语的网站运营定为犯罪。加密技术也常被简单地认为“若你没什么可隐瞒,就不需要加密,使用加密就是心怀不轨”,但这种观点忽视了保护商业机密、律师 - 客户特权信息、患者医疗记录等的合理需求。
  • 对加密数据的担忧 :几乎所有政权,包括民主国家,都对加密数据的自由流动不满,因为这些数据可能包含不良内容或助长恐怖主义等犯罪行为。
3. 加密技术面临的技术问题
  • 政府监控活动 :有报道称政府在拦截数字通信方面有大量活动。由于禁止加密效果不佳,政府认为监控未加密流量是更有效的手段,即便对于加密流
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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