37、政府电子身份管理:隐私困境与透明化解决方案

政府电子身份管理:隐私困境与透明化解决方案

1. 身份阴影与功能蔓延的挑战

随着技术发展,身份“永不缩小”,身份阴影的威胁也日益严峻。当前和未来的技术趋势,如基于浏览器的应用程序增加、移动服务、云计算、RFID、生物识别等,推动着普适计算环境的发展,数据痕迹不断增多,使得这一威胁更具挑战性。

功能蔓延是指将身份识别数据用于其最初并非预期的目的。在日益普及的计算环境中,身份识别的义务逐渐增加,电子身份(e - ID)服务范围的扩大使得e - ID实际上变得强制。这可能导致违反隐私原则,如数据避免和相称性原则。

以下是一些e - ID功能蔓延的例子:
|使用场景|说明|
| ---- | ---- |
|公共图书馆|使用e - ID借阅书籍|
|健康服务|用于医疗记录访问等|
|访问控制|进入特定场所|
|年龄验证|在某些服务中确认年龄|
|聊天室|注册和使用|
|儿童虐待在线报告|提交报告时使用|
|公共交通|乘车验证|
|社交网络|注册和认证|
|在线游戏|账号注册和登录|

身份识别与监控密切相关,历史上存在许多个人数据被用于社会歧视和人口控制的例子。电子身份管理系统(e - IDMS)的发展旨在统一公共管理中后台的个人数据处理,提高服务效率,但也存在个人数据分类导致社会分类的风险,进而歧视特定公民群体。例如,德国正在讨论创建类似于个人e - ID的电子外国人卡,德国人的e - ID指纹存储是自愿的,但外国人卡计划强制存储指纹。

e - IDMS缺乏上下文分离会导致原本分离的领域可链接,集中化的身份相关数据存储增加了系统的脆弱性,带

【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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