24、计算机科学中的互联网隐私、iOS系统与LISP语言

计算机科学中的互联网隐私、iOS系统与LISP语言

1. 互联网隐私

1.1 主要概念

  • 行为营销 :基于用户习惯和过往购买记录向用户投放广告。
  • Cookies :允许网站跟踪用户的小数据文件。
  • 数字遗产 :逝者留下的在线账户和信息。
  • 设备指纹识别 :收集计算机或其他联网设备识别信息的做法。
  • 个人可识别信息(PII) :可用于识别特定个人的信息。
  • 隐私集成软件代理(PISA) :旨在识别和解决与智能软件代理相关隐私问题的项目。

1.2 互联网隐私问题

互联网让全球用户能够相互交流和分享信息,但用户在线行为和数据隐私面临诸多风险:
- 隐私泄露形式多样 :可能是社交媒体安全设置宽松导致个人可识别信息无意共享,也可能是银行或信用卡信息被盗。隐私保护不足会让犯罪分子获取个人联系方式、健康数据、财务信息或政府识别信息,进而导致身份盗窃或欺诈。
- 主要担忧原因
- 网络犯罪 :是互联网隐私的主要威胁之一。
- 企业和营销商的隐私侵犯 :跟踪技术使广告商能根据用户浏览习惯和过往购买记录进行营销,部分用户

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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