7、人文领域的攻击面与未来预测挑战

人文领域的攻击面与未来预测挑战

1. 数字人文研究的攻击面

攻击面是由跨越“信任边界”的实例所定义的。接受网络流量的应用程序需要对用户进行身份验证、授予和管理权限、记录未经授权的行为,并监控意外访问。这些身份验证系统验证用户权限并交换数据,这代表了用户与开发者之间的信任关系,但这种关系可能会被攻击者利用和破坏。

1.1 研究在线化的风险

将研究放在网上意味着它会面临各种在线风险,如勒索软件、拒绝服务、数据损坏和网站篡改等。当宣布授予资助资金时,潜在的资金充足的目标项目列表就会出现。新的数字人文(DH)项目由于需要提前部署并满足大学绩效评估标准,而未能进行充分的安全测试,因此很容易被发现漏洞。此外,人文学科研究人员还面临着被在线威胁行为者针对的风险,这些行为者试图诋毁或破坏数字项目。许多数字人文从业者希望自由、公开地分享研究成果,这可能会在无意中帮助潜在的对手。

1.2 学术出版的困境

并非所有的在线威胁都源于简单的犯罪行为。多年来,学术出版行业经历了企业对学术协会的收购,新的知识被设置了付费墙,资源不足的人文学者难以将曾经独立的期刊上线。开放获取(OA)出版旨在让用户免费获取书籍和其他教育资源,并将部分出版成本转移到其他途径。但由于大学缺乏支持和激励,大型企业收购了学科期刊和数据库。许多大学图书馆不得不支付高额费用来获取教授们自己的研究成果,这导致一些机构开始抵制大型出版商的霸权。

1.3 数字人文项目的特点与风险

数字人文项目的攻击面由其工具和方法所定义。数字人文项目具有在线、协作、邀请学生和多机构教师参与等特点。参与者数量众多且项目合作者流动性大,增加了具有特权访问权限的人员数量。大学

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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