不可不知!未来警惕被黑客植入微芯片

自1998年英国科学家首次植入RFID微芯片以来,植入技术虽发展缓慢,却逐渐融入日常生活。从起搏器到宫内节育器,植入物的应用日益普遍。然而,随着技术进步,植入物的安全性引发关注。为防止滥用,需立法规范,尤其在职场中禁止强制植入。面对可能的黑客威胁,提升网络安全意识至关重要。

  未来科技太可怕了,预防警惕被黑客植入微芯片!1998年,英国科学家凯文•沃里克成为第一个接收RFID微芯片植入物的人。但从那时起,植入芯片发展一直很缓慢。墨尔本大学工程学院计算与信息系统系研究员凯拉•赫弗南(KaylaHeffernan)谴责这样一个事实,即她所谓的“鸡与鸡蛋问题”还没有广泛接受切片。人们没有得到它们,因为它们还不够用,但由于没有市场,设备保持相对不变。

  在技术变得越来越强大的同时,人们对植入物的概念越来越熟悉。如果我们考虑到1998年到现在,我们对身体的看法已经发生了很大变化,这种转变可以追溯到身体修改,如纹身和穿孔,直到正在开发的芯片。

  起搏器是常规手术,整形手术现在不那么忌讳了。现在,成千上万的美国人体内都含有人工耳蜗,宫内节育器,神经刺激器,人工关节,植入式避孕棒等。有一种趋势是将器具放入体内,不仅仅是为了生死攸关的情况,而是为了方便,例如避孕药,月经来样,隐形眼镜。然而,对于美国人使用的所有可植入小工具以及我们拥有的大量可用位置的小玩意儿,具有这两种功能的第一个商业设备将是重要的。

​  确保RFID开发仅按预期使用的关键将是有意义且积极的立法,以减少通行证中的潜在滥用。在工作场所RFID植入物方面,立法机构已经落后。在去年夏天三坊市场的“芯片派对”之前,包括美国在内的五个州都制定了RFID隐私法,禁止雇主强制要求植入微芯片。但未来会不会被黑客恶意植入?这很难说,但目前每个人都需提高网络安全意识,这也许是事实。(欢迎转载分享)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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