8、网络安全中的人为因素与消费者选择

网络安全中的人为因素与消费者选择

1. 网络应用中的隐藏风险

在当今数字化时代,各类应用程序给我们的生活带来了极大的便利,但同时也潜藏着诸多风险。几乎所有应用程序在安装后都会立即与开发者或供应商进行通信,上传用户的相关信息。然而,很少有人会尝试阻止这种数据上传行为。虽然这种数据上传在某些情况下有助于优化应用性能,但也可能带来一些不良后果。

以iRobot真空吸尘器为例,早期版本是独立运行的设备,但较新的版本支持WiFi连接。这使得它能够将用户家中的地图信息传输回母公司,而该公司的服务条款似乎赋予了其出售这些数据的权利。当用户注册该公司的Home应用程序以连接智能机器人时,需要同意一项隐私政策,该政策规定公司可以将个人信息与子公司、第三方供应商和政府共享,甚至在公司进行合并或外部投资等交易时也会如此。不过,公司发言人表示,iRobot在未经用户许可的情况下不会出售数据,但认为大多数用户为了使用智能家居功能会同意授权。

2. 数据安全问题

许多企业和政府机构在用户注册时会要求提供大量个人信息,而用户往往存在两种普遍的认知:一是认为公司有必要获取这些信息,二是认为这些数据会得到安全保护。然而,现实情况并非如此。

以澳大利亚为例,该国在1988年颁布了《隐私法》,该法律适用于联邦机构、年营业额达300万澳元以上的私营企业以及医疗服务提供商。此外,除西澳大利亚州外,各州和地区也有适用于本地机构的隐私立法,并设有隐私专员进行监督。但即便如此,该法律仍常被滥用,且很多时候用户并未提出投诉。实际上,数据泄露事件频繁发生,企业和用户却常常选择忽视这种风险。

近年来,美国发生了多起重大的数据泄露事件,给企业带来了巨大的经济损失。例如,美

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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