20、数据安全认证的创新方案与移动手机认证评估

数据安全认证的创新方案与移动手机认证评估

1. 数据安全认证系统 inSel

在数据保护和合规控制领域,有一个名为 inSel 的创新方案。它将安全网关和自动化合规检查系统的功能整合到一个系统中。

1.1 方案优势

  • 简化系统复杂度 :通过优化存储服务中个人数据保护的解决方案,将数据保护和合规控制的复杂性降低到一个简化但强大的网关系统。这使得安全功能能够与数据处理和存储功能分离。
  • 数据保护机制 :使用加密技术保护数据免受未经授权的使用,inSel 就像一个守门人,负责数据的存储和检索。它结合了强大的访问控制机制和一致且可审计的日志记录。
  • 自身安全保障 :inSel 本身通过基于 TURAYA 的安全内核和 TPM(可信平台模块)作为硬件安全锚,防止外部操纵。此外,对日志记录的访问可以限制在预定义的、与用例相关的接口上,引入强大且简化的半自动化合规检查。

1.2 实际应用

基于给定场景,实现了三个合规控制用例,证明了 inSel 是一个切实可行的解决方案。它不仅支持数据主体和控制机构,还能为遵守数据保护法的公司带来好处。公司可以向独立认证机构证明其合规性,从而获得证书,这些证书可以作为销售论据或赢得客户信任。

inSel 能够通过减少需要审计的相关组件,降低复杂系统合规检查的工作量。在护理服务的移动时间和服务记录场景中,其原型实现成功展示了适用性。在这种情况下,处理系统仅存储和准备个人数据以供检索,在进行合规检查时提高了效率。 <

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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