5、黑客研究与网络安全分析

黑客研究与网络安全分析

1. 黑客的多元认知

通常我们认为黑客是一群肆意窃取大量密码和信用卡号、无视界限、以制造混乱为乐的人。然而,这或许是一种片面的认知。实际上,存在另一类黑客,他们是爱国且有公德心的人,希望运用自身技术技能保护国家免受网络攻击,却受到过时规则和过度保护机制的限制。或许我们面临的问题不是坏黑客太多,而是好黑客太少。

2017年,美国非营利组织身份盗窃资源中心统计显示,当年已有超过1100起数据泄露事件,是2005年以来最多的一年。受影响的机构包括医疗保健提供商、快餐连锁店、跨国银行、公立高中和私立大学等,至少1.71亿条记录被泄露,其中近85%可追溯到信用报告机构Equifax的一次灾难性泄露事件。

下面是一些值得思考的问题:
- 阅读相关资料,找出被描绘为女性或年龄超过50岁的角色。
- 对Lee Munson所描述的黑客人格特质进行批判分析。
- 研究迈尔斯 - 布里格斯人格类型指标系统,找出不太可能与黑客相关的类别。
- 探索是否有某些职业中阿斯伯格综合征患者过多。
- 观看Ymir Vigfusson的YouTube和Ted演讲,了解他发现黑客行为的喜悦以及其“道德指南针”的反应。
- 探寻“白帽”和“黑帽”术语的起源。

2. 网络安全中的侧写技术

在执法领域,“侧写”技术被长期用于根据犯罪行为确定嫌疑人类别。但这种方法虽有成功案例,也存在广泛的滥用情况。例如,“黑人驾车”这一说法源于警察经常拦截在白人社区驾车的非裔美国人,就连前总统巴拉克·奥巴马也遭遇过此类情况。

在网络安全领域,制定侧写标准时,应基于行为而非个人的种族、民族或其

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值