普适计算系统的特性分析及其应用领域一些集成到普适智能（AmI）中的技术包括基于计算机视觉的智能、视频监控（例如，利用增强现实技术分析人们的语言、面部表情、手势和情绪）、带有语音管理功能的生物识别/感知界面、基于纳米技术的材料（例如人造皮肤）、多模态交互、普适网络等等。普适智能技术能够创建感知人类存在的、难以察觉/隐形的直观智能网络环境。结合先进的数据挖掘能力，人们的数据可以被隐形地采集、分析，并在无数的传感器、处理器、数据库和设备之间进行交换，从而提供情境化和个性化的信息服务，即使在法律体系截然不同的国家也能实现。普适智能环境的开发重点在于创建具备以下特性的系统和服务：联网性、移动性、隐形性和可扩展性。这些特性使得日常物品中的所有嵌入式元件（RFID标签、纳米传感器/执行器）无论身处何地都能保持最佳连接。这种智能化和个性化的方法能够更好地关注用户，提供丰富的内容和体验，并实现视觉和多模态交互。快速发展的普适计算（AmI）技术涵盖了越来越多的技术发展，这些技术能够使计算能力各异的异构网络系统和设备协同工作，识别人、动物和物体的日常活动，并支持和参与这些活动。.
普适计算涵盖多种部署领域：家庭、家庭医疗保健/医院、消费电子/休闲/工作/家庭自动化、交通/车辆管理、空中导航、事故安全、娱乐、城市管理、城市生活（智慧城市）、电子民主、办公室、文化/教育中心、医疗机构、物流、电子商务/商业等。普适计算的关键组成部分包括无处不在的超宽带通信、分布式计算和智能界面。普适计算具有多个特征，其中一些目前被忽视：(i) 一个对人员和物体的存在做出响应的敏感、情境感知和自适应环境。(ii) 一个技术隐蔽、嵌入并隐藏在后台的环境。(iii) 一个通过隐式和智能辅助增强活动的环境。(iv) 一个必须在确保网络安全、网络隐私和可靠性的前提下，仅在需要且被认为适当时（由谁来决定？）使用信息的环境。目前，在某些特定情况下，这一特性很少被考虑，而在全球范围内，则几乎完全没有被考虑。网络隐私是一项权利，但有些人却将其视为一种商品（可以买卖），一种少数人的特权。(v) 近年来，基于人工智能的新兴范式兴起，将计算单元（平板电脑、智能手机、笔记本电脑等）用作主动工具，帮助人们处理日常事务，力求提升生活品质。日益复杂的通信技术和计算能力正越来越多地融入日常物品，而它们在我们环境中的嵌入必须尽可能做到隐蔽。为了使普适计算系统取得成功，整个网络安全、隐私和信任机制必须隐蔽且可靠；此外，人与周围环境中的计算能力和嵌入式系统的交互必须无缝衔接，且人们难以察觉。人们对普适计算系统的认知应着重于使其更加安全、可靠、尊重网络隐私和网络安全、舒适便捷，并有助于提升幸福感。.
普适计算（AmI）技术将传感器功能、处理能力、人工智能推理机制、微型网络设备、应用程序和服务、数字内容以及分布式执行能力集成到周围环境中。尽管涉及多种不同的技术，但普适计算的目标是向用户隐藏自身的存在，提供不引人注意的隐式交互模式。从个人到群体，从工作团队到家庭或朋友，以及相应的智能办公楼、智能工厂、智能家居、智能公共空间、智能医院、商业智能、智能交通等工作环境，都应以人及其社会环境为设计核心。.
普适计算中的威胁与应对措施：
普适计算环境由现代生活中各种自主计算设备构成，涵盖消费电子产品、嵌入式电子产品以及移动电话等。普适计算环境中的人们并非需要感知这些设备（其中一些基于纳米技术），而是需要利用它们。这些设备能够感知环境中人的存在，并对他们的手势、动作、语音和语境做出反应。在不久的将来（普适计算的世界），所有制造产品（服装、货币、硬件设备、墙壁上的油漆、地板上的地毯、汽车等等）都将嵌入智能，这些智能由极其微小的传感器和执行器组成的网络构成（一些学者称之为“智能尘埃”）。监控系统、生物识别技术、移动个人通信和其他技术已经存在一段时间了。普适计算能够实现个性化服务，并通过互联网在全球范围内获取更多关于我们的信息。
近年来，由于社会面临诸多挑战，需要诸如车载自组织网络 (VANET)、环境辅助生活 (AAL)、电子健康、物联网 (IoT)、家庭/商业自动化等高度创新的服务，人们对环境智能 (AmI) 的兴趣显著增长。环境智能旨在助力构建更可持续、更智能的环境，例如智慧城市、智能汽车、智能电网以及环保型设备的协同运行。.
普适计算集成到普适计算环境中的特点是存在大量异构智能设备（例如智能手机/PDA、智能服装、带有嵌入式电子智能的物体、固定和移动纳米传感器等），这些设备的功能各不相同，这体现在通信信道、CPU 性能、内存大小、电池容量（能够通过振动、光、运动、周围电磁场、环境声音、热量等进行自我充电）等方面。.
普适智能（AmI）系统固有的网络隐私挑战源于其成功所必需的两项创新：(a) 增强了收集人们日常互动数据的能力（涵盖多种模式，并跨越较大的时空范围）；(b) 增强了在大型数据库中快速搜索和关联已收集数据的能力，从而为生成用户画像和其他形式的数据挖掘创造了更多可能性。围绕普适智能系统，用户可能面临的一系列通用网络隐私问题包括：(i) 无处不在且广泛分布的互联通信和设备网络将导致大量个人信息流通（这对攻击者来说是一大利好）；(ii) 某些应用中引入的生物识别和传感器接口将改变流通个人信息的性质；(iii) 集成到普适智能环境中的普适网络需要跟踪和收集用户日常活动的大量数据，才能提供个性化服务。如果这些服务是免费的，或者即使需要付费，这些普适计算环境的控制者所获得的经济优势也是难以想象的。.
安全多方计算场景。
考虑 N 个客户端通过匿名双向信道与服务器 S 通信。服务器为每个客户端 i 存储一个输入 X，并保存一个秘密值 qi。目标是使每个客户端都能知道函数 f(qi, X) 的输出值，同时对服务器保密 qi，并防止客户端获取关于 X 的信息。这两个网络隐私属性分别称为客户端隐私和服务器隐私。假设 f 是一个线性函数，例如 f(q, X) = (X, q)，其中 X 是服务器存储的矩阵，q 是客户端存储的列向量。安全多方计算协议如下：(1) 每个客户端将其输入向量 q 分成 k 个可加片段 q1, ..., qk。匿名地向 S 发送 k 条形如 (j, qj) 的消息。(2) 服务器 S 对每条消息的响应值为 (X.qj + rj)，其中 rj 是和为零的随机掩码。现在，每个客户端都可以通过在接收到的消息中添加 k 条消息来检索其输出。由于 rj 掩码的选择，每个客户端都不会知道关于 X 的任何信息。
最终思考
：为了在短期、中期和长期内从日益复杂的普适智能环境中获得真正的收益，迫切需要实施专业的网络安全/网络隐私保护机制和服务，包括基于人工智能和普适物联网网络方法开发的网络安全技术。 
本文是LEFIS专题网络活动的一部分。
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作者：
Javier Areitio Bertolín 教授、博士 – 电子邮件：
工程学院教授。.
德乌斯托大学网络与系统研究组主任。.
