17、基于EPAL和ECA规则的隐私执行机制详解

基于EPAL和ECA规则的隐私执行机制详解

1. EPAL规则基础与请求类型

1.1 EPAL规则概述

在隐私数据管理中,EPAL规则起着关键作用。每个隐私规则在EPAL中被编码为 <rule> 元素,规则主要分为两种类型:“允许”规则(allow - rule)允许执行某个操作,而“拒绝”规则(deny - rule)则禁止该操作。

1.2 简单请求示例

以一个基于EPAL的隐私受限数据请求为例,如下表所示:
| 请求(非正式) | 用户类别 | 操作 | 数据类别 | 目的 |
| — | — | — | — | — |
| 作为销售代理和员工的人员请求收集客户电子邮件用于订单录入 | 销售部门 | 存储 | 客户记录 | 订单处理 |

此规则允许该请求,即销售代理可以存储客户的联系信息。后续还会有其他规则来管理这些存储数据的使用方式。

1.3 简单请求映射到ECA规则

简单授权请求包含以下要素:
1. 词汇表中定义的单个用户类别U。
2. 词汇表中定义的单个数据类别T。
3. 词汇表中定义的单个目的P。
4. 词汇表中定义的单个操作A。
5. 此策略所需的容器数据,且该数据必须符合容器定义。

元组 (U, T, P, A) 被称为授权四元组。请求背后的逻辑是:“给定的用户类别(及其所有子类别)是否被允许针对给定的数据类别(及其所有子类别),为给定的目的(及其所有子类别)执行给定的操作?如果允许,适用哪些义务?”

算法的输出包

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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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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