65、去中心化身份:自主权身份(SSI)的全面解析

去中心化身份:自主权身份(SSI)的全面解析

1. 去中心化身份模型概述

在当今数字化时代,身份管理是一个至关重要的问题。传统的身份模型主要分为集中式和联合式,但存在诸多弊端。而区块链技术的出现,为去中心化身份模型的实现提供了可能。

去中心化身份模型是一种基础层面的去中心化模型,它不依赖于集中式或联合式身份模型,而是以点对点的方式处理真实身份。在这个模型中,不存在“账户”的概念,而是基于凭证在对等实体之间建立直接关系。这种模型的优势在于,每个参与者都能自主控制自己的身份信息,当不再需要与某个实体保持关系时,可以随时切断连接,且不会留下个人信息。

区块链为去中心化身份模型提供了点对点网络和去中心化公钥基础设施(DPKI)。与传统的公钥基础设施(PKI)系统相比,DPKI具有明显的优势。传统PKI系统依赖于称为证书颁发机构(CA)的可信第三方,虽然能保证数字身份的完整性和在线通信的安全性,但本质上是集中式的,容易受到假冒和中间人攻击,CA成为了单点故障。而区块链作为去中心化和分布式的键值存储,允许在不依赖集中式CA的情况下,更安全、透明地管理数字身份。在DPKI中,证书的颁发和撤销可以快速完成,所有节点能实时更新,使PKI系统更加安全、透明、高效和去中心化,用户对自己的数字身份拥有更多控制权。

2. 自主权身份(SSI)的定义与优势

随着对去中心化身份范式的兴趣不断增长,自主权身份(SSI)这一概念应运而生。SSI可以定义为一个人完全拥有和控制的身份,不依赖于任何其他权威或可信第三方。需要注意的是,SSI并不意味着任何人可以随意声称自己的身份而不受约束,其背后有一个安全稳定的颁发模型,借助各种参与者、组件和技术(尤其是密码学)来确保系统的完

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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