36、从隐私视角看政府身份管理的控制局限

从隐私视角看政府身份管理的控制局限

在当今信息社会,身份的角色正发生着深刻变化。随着信息和通信技术日益渗透到日常生活中,新颖且复杂的在线服务不断涌现,交易服务也逐渐成为主流活动。与此同时,个性化程度显著提高,个人数据的提供和处理量不可避免地增加。这一发展趋势加剧了人们对安全的担忧,也催生了个人对控制自身数据和保护隐私的需求。身份管理(IDM)应运而生,成为信息社会中一个新兴的研究领域。

电子身份管理系统(e-IDMS)的兴起

电子政务是推动电子身份管理系统(e-IDMS)引入的重要因素。在数字环境中,需要开发与传统服务关系中身份识别形式功能等效的方式。因此,欧洲和全球许多政府已经或即将引入e-IDMS。目前,大多数系统基于智能卡技术,因为它能将卡片的持有和PIN码的知识相结合,相比没有物理设备的基于用户名和密码的概念,提供了更高的安全性。电子身份(e-ID)的载体设备不一定是芯片卡,也可以是手机或USB设备等,但由于芯片卡(如ATM卡、社会保障卡)已广泛使用,所以仍是首选。

e-ID通常具有两个功能:一是对个人进行唯一识别,二是验证请求的真实性。其主要目的是促进政府、公民和企业之间安全可靠的互动,同时还旨在提高电子商务的安全性并推动新商业模式的发展。政府期望国家e-IDMS能为公共管理、公民和企业带来更高的安全性、效率和成本效益。这一趋势的两个核心目标是提高在线公共服务的安全性以及统一这些服务的识别和认证程序。

身份识别是政府的核心职能,国家e-ID系统的创建涉及技术、组织、法律和政治等多个方面的深远变革,甚至会改变公民身份的本质。因此,e-ID不仅仅是公民身份识别的工具,更成为一种政策手段。从政府“检测”和“影响”工具的区分来看,e-ID正逐渐从“检测”工具

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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