【安全与风险】安全研究的新课题

梦里梦外; 2023-10-09 19:22 8阅读 0赞

#### 安全研究的新课题 ####

*  第一部分 主题概述和普适计算
 *   *  目的
     *  两种类型的研究人员从事安全和隐私研究
     *  关注重点
     *  更大的愿景:普适计算
     *  什么是普适/泛在计算?
     *  普及计算推动者
     *   *  第一个推动者:传感器/执行器
         *   *  例1:无线电传感器
             *  例2:RFIDs(“智能标签”)
             *  例3:Crowdsensing:实现大规模泛在感知
         *  第二个推动者: 通信（WiFi/5G）
         *  第三个推动者:新材料
         *   *  例1:交互式地图
             *  例2:智能服装
     *  上下文感知计算

## 第一部分 主题概述和普适计算 ##

### 目的 ###

X和安全的组合（X是一个热门的研究领域）

一些“X”：

1.  移动和普适计算
2.  物联网
3.  云计算
4.  区块链

开始你的旅程，成为一名优秀的研究员

### 两种类型的研究人员从事安全和隐私研究 ###

1.  **类型1:特定领域的研究者**  
    1）普适计算  
    2）开始关注各自领域的隐私和安全问题
2.  **类型2:安全研究人员**  
    1）设法将他们的兴趣与当前的热门话题结合起来

### 关注重点 ###

学习步骤：

1.  X是什么?
2.  X的安全研究问题有哪些
3.  主要方法或影响
4.  阅读一篇论文作为案例研究

### 更大的愿景:普适计算 ###

“在21世纪，技术革命将进入日常生活，进入微小和不可见的领域……”

“最深刻的技术是那些消失的技术。他们把自己编织进日常生活的织物中，直到与日常生活无法区分。” 马克·威瑟(1952 -1999)

小型、廉价、移动的处理器和传感器

1.  在几乎所有的日常用品中
2.  在你的身体/衣服上(“可穿戴计算”)
3.  嵌入环境(“环境智能”、“智能家居”、“城市/大尺度传感”)

### 什么是普适/泛在计算? ###

普适/泛在计算是计算机科学中的一个概念，**它使计算可以随时随地出现**。

与桌面计算相比，无处不在的计算可以**使用任何设备**、**在任何位置**、**以任何格式进行**。用户与计算机进行交互，计算机可以以多种不同的形式存在，**包括笔记本电脑、平板电脑和日常用品中的终端**。

### 普及计算推动者 ###

1.  传感器和执行器
2.  通信技术
3.  材料技术

#### 第一个推动者:传感器/执行器 ####

摄像头,麦克风,…  
指纹传感器  
无线传感器  
射频识别  
红外  
位置传感器，例如,全球定位系统(GPS)  
…

致动器是使设备移动或操作的东西，例如机器人和电动机中的电肌肉刺激器。

##### 例1:无线电传感器 #####

不需要外接电源

1.  能源来自于驱动过程
2.  压电材料和热释电材料将压力或温度的变化转化为能量

射频信号通过天线传输

应用范围:温度监控、远程控制(如无线电灯开关)、…

##### 例2:RFIDs(“智能标签”) #####

制作每天要识别的“东西”。  
从远处识别物体（带有射频应答器的小型集成电路）  
物联网  
智能核心的核心信息物理系统（Cyber-Physical System）  
射频识别(RFID):一个RFID阅读器和一个RFID标签。例如，书籍、动物、汽车等。它就像条形码。它将ID发送给阅读器。

##### 例3:Crowdsensing:实现大规模泛在感知 #####

人类的移动性，移动设备中的嵌入式传感器

将泛在感知能力扩展到更大的范围(例如，社区、城市)

移动人群感知(MCS)任务利用内置传感器的智能手机(以及用户的移动性)来感知城市中的各种现象。

#### 第二个推动者: 通信（WiFi/5G） ####

更强大的/更便宜的  
车辆/无人机作为无缝网络连接

#### 第三个推动者:新材料 ####

重要:整个时代以材料命名  
例如，“石器时代”、“铁器时代”、“陶器时代”等。

半导体、纤维（信息和通信技术）

有机半导体（改变电脑的外观）

塑料激光器（柔性显示屏）

##### 例1:交互式地图 #####

可折叠和卷

##### 例2:智能服装 #####

导电纺织品和油墨  
将电活性图案直接印在织物上

基于织物的传感器  
例如，监测脉搏、血压、体温

隐形领式麦克风

可穿戴计算

血压/心跳/健康状况

### 上下文感知计算 ###

一种计算方式，使用有关人、地点和事物的**情景和环境信息**(上下文/情境)来预测即时需求并**主动采取情景感知行动**。

关键技术(概述)

1.  **情境建模**  
    描述不同上下文之间的相关性
2.  **上下文感知与推理**  
    1）感知:获取低级语境  
    2）推论:从低级到高级
3.  **上下文感知驱动/适应**

这是一个基于人、地点和事物的情景和环境信息进行计算的区域。其理念是预测即时需求，并主动提供丰富的、态势感知的功能和体验。

*Acknowledgements: Jiangtao Wang*

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