15、数据保护、隐私与身份:概念区分与权利阐释

数据保护、隐私与身份:概念区分与权利阐释

1. 欧盟现行立法中的“数据保护 - 隐私 - 身份”三角关系

欧盟的数据保护法律框架以数据保护指令为基础,呈现出数据保护、隐私和身份这三个概念看似和谐统一的表述。数据保护指令借助身份概念来保护隐私权,即通过规范个人数据的处理来实现隐私保护,而个人数据的定义又依赖于(个人)身份的概念。

1.1 隐私与数据保护的关系

隐私和数据保护紧密相连。20世纪70年代初首批数据保护立法的出现及其后续发展,旨在解决新技术带来的问题,其中很大程度上是出于隐私考量。过去几十年,数据保护法律框架不断发展完善,正是因为个人隐私不断受到新手段的威胁。

不同代的数据保护立法可看作是对隐私法律保护的逐步扩展:
- 第一代立法包含对隐私的消极概念,定义为不透明或隐居的权利,保护个人隐私,与特定数据、地点和交流相关。
- 第二代立法因个人/公民与行政部门/公司之间信息权力平衡的失衡而产生,用更积极的方式取代了消极方式,基于一套新原则,对应如今的数据保护原则(如透明度、合法性和个人数据处理的比例性)。

指令95/46/EC的基本原则是保护隐私,其目标是保护自然人的基本权利和自由,特别是在处理个人数据方面的隐私权。该指令虽未定义隐私一词,但通过规范个人数据的收集、处理、访问、保留和删除等条件来保护隐私。

1.2 身份在三角关系中的角色

个人数据的定义中引入了(个人)身份的概念。个人数据指与已识别或可识别自然人相关的任何信息,可识别的人是指能直接或间接被识别的人,特别是通过识别号码或与其身体、心理、精神、经济、文化或社会身份相关的一个或多个因素。

从这一分析可得出两

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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