6、迈向隐私选项的形式化语言

迈向隐私选项的形式化语言

1. 引言

信息自决意味着个人能够掌控自己的个人数据。具体来说,个人可以访问、更正甚至删除存储在公司或机构客户数据库中的个人数据,还能反对将其数据披露给第三方。不过,这种掌控也可以表现为个人同意披露数据以换取合理补偿。

有一种观点认为,存在一个受监管的“国家信息市场”,这是个人信息在机构、客户和第三方之间交易的唯一场所。这个市场成为了一个控制点,个人和机构能在平等的基础上行使控制权并主张权利。该方法结合了监管、技术和市场三个领域的优势来保障隐私:监管营造安全环境,技术用于授权数据使用,市场则确定数据的公平价格。

公司和机构存储的客户数据具有很高的价值,例如可用于个性化定价和定向广告等。为了符合法律法规,机构若要将数据用于其他目的,需获得个人同意并给予补偿。然而,确定公平补偿的价值并非易事。个人在披露数据时,若无法直接控制数据的后续使用,就需要预估数据披露的后果。

一种明确描述数据披露相关权利和义务的语言至关重要。这种语言对数据披露方和接收方都有帮助。个人可用其确定数据使用的明确条件,如限制使用目的和时间范围;机构则可将其作为管理参考,明确数据使用条件和停用时间。在合适的法律框架下,这种语言的陈述能形成具有法律权利和义务的合同。

为填补相关研究空白,我们致力于为数据披露合同指定一种形式化语言——隐私选项语言(POL),它需满足以下要求:
- 具备表达隐私选项概念的能力。
- 能够涵盖现有方法,如 PrimeLife 策略语言(PPL)中的“粘性策略”。
- 语法和语义易于扩展和伸缩。

PPL 是一种访问控制语言,规定访问权限;而 POL 是合同语言,规定数据披露和使用

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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