8、利用可追溯匿名一次性密码加强用户数据保护

利用可追溯匿名一次性密码加强用户数据保护

1. 背景

在当今数字化时代,信息通信技术(ICT)在消费服务交付中得到了迅速应用,像 eBay 和亚马逊等电商平台就是典型代表。这些提供在线电子服务的平台,通常要求用户提供个人数据,如姓名、电话号码、电子邮件地址等,才允许用户访问其平台进行在线交易。这导致大量个人数据被服务提供商收集和汇总,并存储在线上,使得这些数据极易遭受在线泄露。

个人数据一旦落入不法分子手中,数据所有者可能面临金融欺诈等重大风险。尽管已经设计并采用了多种解决方案来应对这一挑战,但问题仍然存在,大量个人数据泄露事件时有发生,严重侵犯了用户隐私。无论是存储在手机、平板电脑等边缘设备上的数据,还是存储在亚马逊、微软等云服务中的数据,只要暴露在互联网上,都面临着风险,因此迫切需要更有效的数据保护方法。

2. 类似解决方案分析
  • Frank 和 Michael 的方案
    • 方案内容 :该方案提出由可信第三方为用户提供静态身份(ID),并使用区块链技术存储和保护个人数据。用户先向数字 ID 提供商注册获取 ID,然后将其提交给电商平台服务提供商作为身份验证。电商平台会向 ID 提供商确认用户是否可信任,ID 提供商的回复决定用户是否能获得服务。此外,还使用离线托管来存储个人数据,通过合法途径访问。该方案更倾向于使用假名化而非匿名化,以便在需要时追踪用户。
    • 存在问题 :静态电子 ID 不足以保证用户隐私,因为静态 ID 可能被分析,从而泄露用户模式,损害用户隐私。而且,区
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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