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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”:
- 移动和普适计算
- 物联网
- 云计算
- 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
- 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 - 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:
- X是什么?
- X的安全研究问题有哪些
- 主要方法或影响
- 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
- 在几乎所有的日常用品中
- 在你的身体/衣服上(“可穿戴计算”)
- 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
- 传感器和执行器
- 通信技术
- 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
- 能源来自于驱动过程
- 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)
- 情境建模
描述不同上下文之间的相关性 - 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 - 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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