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  • 物联网环境下隐私保护的策略,需要以下几个方面考虑: (一)技能保护策略 技能上实现物联网中的隐私保护,一直是学者们十分关注的问题。典型的信息保密技能方法诸如数据加密、信息隐藏等,为数据平安保护提供了...

    物联网环境下隐私保护的策略,需要从以下几个方面考虑:

    (一)技能保护策略

    技能上实现物联网中的隐私保护,一直是学者们十分关注的问题。典型的信息保密技能方法诸如数据加密、信息隐藏等,为数据平安保护提供了良好的手段,然而随着计算机网络技能的进步,大量的数据共享使得大略的加密技能对数据隐私的保护变得困难和效率低下,入侵者利用多维数据推断技能可以很容易获得用户身份,为此,研讨者提出了数据控制、数据干扰等匿名处理技能来解决。对于位置隐私的保护,在华裔计算机科学家姚启智先生提出的“百万富翁问题”的基础上,很多学者从信息检索,计算几何,统计分析等不同角度提出了相关的解决方案。

    (二)法律法规策略

    正如前面分析的,个人隐私问题更主要的还是一个社会问题,技能不过辅助问题解决的手段。从法律法规和政策层面看,在现有法律法规基础上,笔者认为需要重点关注以下三个方面:1、“智能物体”行为的责任认定。由于物联网“智能物体”大都是选取自治或受控的方式,因此,在法律上需要解决“智能物体”行为的责任承担问题,即“智能物体”由于软硬件故障、被破坏或非法抑制后等情况下的行为责任认定。2、物联网个人信息采集、存储、利用的法律规定。3、打击物联网网络犯罪相关的法律规定。在已有的打击互联网网络抨击等犯罪行为的相关法律法规基础上,进一步制定和完善处置物联网黑客入侵、物联网病毒编制与传播、通过物联网入侵个人隐私空间等物联网犯罪行为的法律规定,积极铲除物联网网络犯罪背后的黑色家当链。

    (三)管理保护策略

    在物联网的技能背景下,个人信息被实时采集,此时的保护策略包含两项内容:1、匹配:提供一种类似P3P的信息对照机制对个人的隐私偏好与所要求的服务内容彼此对比,规避超过个人设定阈限的隐私信息泄露。2、噪声:假装或隐藏个人的位置与身份信息。其中,噪声又有五种类型:匿名,即隐藏用户的身份;信息扰乱,假装用户的身份;隐匿,即让用户不可见;模糊,即降低用户所处位置和时间的精确度;谎言,给出一个任意的时间和位置。为实现上述目的,Hong等提出了通过隐私代办服务处理数据请求和管理用户的隐私保护策略,从而使得普适计算用户之间互相隔离。同时,在用户数据被使用后,给用户一个回馈,让其知晓其信息的使用对象和方式。


    物联网技术分为四个层次,具体是怎么划分的?
    http://www.duozhishidai.com/article-1621-1.html
    物联网技术体系、网络架构和产业链条,入门知识大全,值得典藏
    http://www.duozhishidai.com/article-10755-1.html
    什么是物联网平台,从完整的物联网系统架构来介绍物联网平台
    http://www.duozhishidai.com/article-2110-1.htm


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  • 应用系统运维建设必备的几个方面

    千次阅读 2017-02-09 17:27:06
    方便自己以后下面几个方面参考建设运维体系。 结合现在云计算和DevOps的发展趋势,我觉得一个成熟的自动化运维平台应该包括以下的特性: 一、支持混合云的CMDB 现在越来越多的服务器都转到了云上,而...

    从知乎上看到有一篇针对应用运维建设讲解的几个必备的方面,个人觉得对运维的整体建设写的不错,特转载到此收藏参考。方便自己以后从下面几个方面参考建设运维体系。



    结合现在云计算和DevOps的发展趋势,我觉得一个成熟的自动化运维平台应该包括以下的特性:
    一、支持混合云的CMDB
    现在越来越多的服务器都转到了云上,而主流的公有云、私有云平台都拥有比较完备的资源管理的API,这些API也就是构建一个自动化CMDB的基础。
    新一代的自动化运维平台应该是可以基于这些API来自动维护和管理相关的服务器、存储、网络、负载均衡的资源的。
    通过API对资源的操作都应该被作为操作日志记录下来,以备作为后续操作审计的基础数据。

    CMDB
    这个东西听上去是老生常谈,但这个确实是所有运维工具的基础设施。
    而基于开源工具做运维平台最大的麻烦,就是如何在各个工具之间把CMDB统一起来。
    CMDB
    不统一起来,就意味着一旦要增加一台服务器,可能要在各个运维工具里面都要同步一下,这个还是非常折腾滴。。。

    二、比较完备的监控+应用性能分析(APM
    能支持对平台的可用性、服务器的性能、各种服务(web服务、应用服务、数据库服务)的性能进行监控。做的好一些应该能进行更深入、或者关联性的性能分析。

    现在市面上一般都会将资源性能监控和应用性能监控(APM)混合着讲,这里面的产品确实也有很多都是重叠的,两方面都会涉及到。

    开源的性能监控系统主流有的ZabbixNagios,国产的开源监控平台有小米OpenFalcon,但这些基本都只是做基本的资源监控(服务器,磁盘、网络等)和简单的服务软件的性能监控(中间件,数据库等)。

    而市面上的APM系统更主打的功能是应用性能分析,比如能精确定位到某个应用的URL的访问速度快慢,某些SQL执行速度的快慢,这些对于开发人员和运维人员快速定位问题还是很有帮助的。
    APM
    这方面的商业工具,国外比较主流的有New ReclicDynatrace,国内的也就是透视宝、Oneapm、听云等,他们也提供了API进行集成。
    APM
    这方面的开源工具有pinpoint(一个韩国团队开源的),zipkintwitter开源),cat(大众点评开源)。

    三、有一个还不错UI的批量运维工具
    在业务发展比较快的情况下,从几台服务器,到几十台服务器,再到几百台服务器,批量运维的需求很自然就产生了,老板也希望越少的人干越多的活。

    现在也有不少开源的批量运维工具,也都比较成熟了,比如puppetchefansiblesaltstack
    puppet
    chef都是ruby做的,实话实说,ruby的熟手市面上很少,比python不是难招一点。

    我个人比较推荐使用ansible或者saltstack,这两个系统都是python写的,代码质量和社区活跃度都挺不错的。
    ansible
    有官方的web ui——Tower,但实话实说不好用,所以我们也在重新做一套自己用起来更顺手的WEBUI


    四、日志集中分析工具
    线上系统最常规的问题定位方式,就是日志分析了。
    随着服务器的增多,日志的分析定位也成为一个难点和痛点(想象一下,系统出故障之后,要去几十甚至数百个节点去上去查日志,是有多折腾)。

    国内有一家叫日志易的公司,是专门做日志分析方面的运维工具的。
    另外还有一家log insight,也是做这个领域,但产品好像还处于beta阶段。

    日志分析这个领域现在是一个热点,现在的开源方案也比较多了,比如著名的ELKStack,还有Flume+Kafka+Storm的体系。
    上面这两个方案相对重一些,部署比较复杂,网上介绍的文章也不少。

    比较轻量级的开源日志集中采集方案有python做的Sentry,他是通过改造各种语言的日志采集框架来实现日志的集中采集,各种主流的开发语言的日志框架都支持得很完整了,比如javalog4jlogpack
    Sentry
    的官网在此:Sentry - Track exceptions with modern error logging for JavaScript,Python, Ruby, Java, and Node.js

    五、持续集成和发布工具
    这方面其实比较难有统一的需求,很多公司集成发布的做法都差异挺大的。
    持续集成方面,一般用jekins的比较多,这方面网上介绍的文章也很多。

    而如何把打好的包发布至各台服务器,则可以通过批量运维工具或者脚本来完成了。
    版本发布的过程涉及到很多细节,包括了版本文件的上传、分发、版本管理、回滚等各种操作。
    对于一般不太复杂的项目,我比较推荐的做法是把打包好的文件上传到svn上,然后通过脚本在各台服务器上进行发布操作就行了,这样其实是利用了SVN来完成文件的上传、分发、版本管理、回滚等各种操作。

    六、安全漏洞扫描工具
    现在一个稍微有点知名度的系统,都会遭受各种各样的安全攻击的折磨。
    一般的公司不太可能请得起专职的安全工程师,所以运维工程师最好能自己借助一些安全扫描工具来发现自己系统的漏洞。
    安全工具方面我了解不多,不太熟这个领域的开源工具。
    之前乌云网推出过一个SaaS化的漏扫平台——唐朝巡航,有对外提供漏洞扫描的API,不过最近乌云网一直在升级,所以也就暂时无法调用了。

    个人觉得,如果上述功能都有了,基本上大部分中小规模企业的日常运维工作的高频操作都覆盖到了。
    如果是比较大的互联网企业,或者还有一些特殊的业务需求,那就具体问题具体分析了。


     


    
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  • 首先简单介绍自己的一些情况,本科是信息与计算科学专业,研究生是数字媒体技术和艺术专业,研究方向是图像处理。我主要是做图像分类以及视频内容分析的一些工作。因为对图像处理、计算机视觉比较感兴趣,所以想找一...

        首先简单介绍自己的一些情况,本科是信息与计算科学专业,研究生是数字媒体技术和艺术专业,研究方向是图像处理。我主要是做图像分类以及视频内容分析的一些工作。因为对图像处理、计算机视觉比较感兴趣,所以想找一个这方面的工作,然后能继续研究下去,现在看来当时想的过于简单了,没有意识到现实的残酷性。其实最终我也没有做图像处理方面的工作,去了一家做电力自动化的公司。

        首先,去面试之前要做一些准备,一个是图像处理的理论知识,一个是编程。理论知识的话看冈萨雷斯的那本数字图像处理,编程的话主要是c和c++,看程序员面试宝典就行,一般对这方面的要求不是太高,也不需要你写很复杂的算法什么的。另外,不少公司要求精通matlab、opencv等。对于自己做过的项目要非常熟悉,面试的时候问的比较细,一旦卡壳就不太好了。

        好的,下面说一下我的面试经历:

        第一家公司是天津海量信息技术有限公司,不过公司总部在北京,是一家海量互联网数据为基础在线智能计算技术提供商,具体做什么我也没太搞清楚。职位是算法工程师。首先是笔试,全是关于图像的理论和应用。包括SIFT特征点的原理及计算方法,HOG特征的计算等。最后还有两个应用题,一个是如何检测矩形,另外一个是字符识别。对了,笔试之前HR问我能不能来实习,我说不能,然后他就很失望,后来我感觉他就是在敷衍我了。笔试完成之后,估计是随便找了两个人给我面试,做了一下自我介绍,问问了项目经验,然后问了我笔试题中几个不会的题目,然后聊了会。面试完成后HR过来通知我说很遗憾,我没有被录用,主要是两个原因:一是不够热情,二是知识面太窄。其实面试一开始我就感觉要悲剧。

        第二家公司是北京文安科技,主要是做智能视频分析的一家公司,包括智能交通、智能安防等等。首先当然还是笔试,笔试全部都是选择题,既有图像处理的知识,也有模式识别的一些东西。虽然都是选择题,还是比较难的。然后HR简单问了我的一些情况,不过感觉答的不好,缺乏面试经验啊。然后一个部门经理来给我面试,主要就问的我简历上面的两个项目,问的非常仔细,其中我还几次都没答上来,知其然而不知其所以然。狂轰乱炸了一个多小时后才结束,弄得我是头昏脑涨。然后就没有消息了。

        第三家公司是凌云光子,首先是笔试,题目包括C++和图像处理理论知识,不是很难,最后两道大题是关于字符识别和车牌识别的。然后是上机,一共四个题,一个是关于素数的,一个是关于字符串的,第三题和第四题是图像方面的,第三题给出一幅图片,检测某个特定位置,第四题是字符识别。所有题目都要求在VC环境下实现,要做界面什么的。第一题、第二题还好说,不太难。第三题和第四题就完全不会了,纠结了两个多小时也没做出来,面试官看我上机做的这么烂,问我愿不愿意做技术支持,然后就聊了会。凌云的笔试题不难,但上机题就比较难了,我是完全没做过字符识别相关的项目。但是凌云的上机题好像一直都是这几个题。

        后来又面了两家小公司,比较坑爹,就不说了。

        回学校之后又面了一家公司,是鲁能智能,应该是鲁能的一家子公司,主要是做电力自动化和电力机器人的,我应聘的职位是模式识别工程师,主要是做电力机器人的视觉系统。首先和HR聊了会,了解一下我的简单情况,然后是笔试题,竟然做了两套笔试题,一套是图像理论和机器视觉方面的,图像理论的题目比较简单,基本上就是冈萨雷斯那本书上的内容,机器视觉就不会了,没接触过。面试的时候首先问了我两道应用题,一道是数一下图片中米粒的个数,这道题比较简单,就是书上的图片,第二道题是读出图片中仪表的读数,接触过的同学可能觉得比较简单,我就答的比较一般了,然后就是项目经验了,不过那两个面试官问的也没问太仔细。这次面试感觉面的还行,面试官也给我说向人力部门推荐,最后还是没消息了,可能是我能力还是不行吧。

        总之,图像处理方面的公司不太多,大多是中小型公司,当然百度、腾讯、三星这些公司也招,但要么是招实习生,要么是招有工作经验的,但就是不招应届生。个人建议,如果毕业后还想做图像方面的工作,最好在研究生期间去实习,或者读个博士吧。

        曾经有人总结了图像处理方面的一些公司名单http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7356225,感兴趣的可以看一看。

      

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  • RFID也叫射频识别,它是通过射频信号识别目标对象并获取相关数据信息的一种非接触式的自动识别技术。 这项技术诞生于第二次世界大战期间,...技术原理上讲,RFID有诸多的优势,主要表现在以下几个方面: 1.非...

    RFID也叫射频识别,它是通过射频信号识别目标对象并获取相关数据信息的一种非接触式的自动识别技术。

    这项技术诞生于第二次世界大战期间,当时英国主要用来识别进机场的是否为自己的飞机。现代战争中RFID的应用更加普及,美国对伊拉克战争期间,美国国防部在军用物资箱上装置RFID标签,到前线扫描一秒钟就知道装了什么,大大缩短了物流时间

    从技术原理上讲,RFID有诸多的优势,主要表现在以下几个方面:

    1.非接触式数据读写,通过RFID解读器,可不需接触直接读取标签信息至数据库内,且可一次处理多个标签,并可以将物流处理的状态写入标签,供下一阶段物流处理的读取判断之用。

    2.形状容易小型化和多样化。RFID标签在信息读取上不受大小和形状的限制,不需要为了读取精确度而增加投入。此外,RFID标签更可往小型化与多样化方向发展,以使用于不同产品。

    3.环境适应强,传统条码的载体是纸张,一受到脏污就会看不到,但RFID标签对水、油和药品等物质却有很强的抗污性,在黑暗或脏污的环境中也可以读取RFID标签的数据。

    4.可重复使用,由于RFID标签储存电子数据,可以反复擦写,因此可以回收标签重复使用。

    5.穿透性强,在被覆盖的情况下,RFID能够穿透纸张、木材和塑料等非金属或非透明的材质,并能够进行穿透性通信。

    6.数据的记忆容量大。

    7.安全性高。由于RFID承载的是电子信息,其数据内容可经由密码保护,使其内容不易被伪造。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
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