43、隐私政策中同意与撤销要求的概念模型

隐私政策中同意与撤销要求的概念模型

1. 隐私政策规则类型

隐私政策包含多种规则类型,这些规则类型是概念模型的核心,能自然地表达高级政策并为低级实现设定要求,还能表达与个人数据使用的同意和撤销相关的操作。具体规则类型如下:
- 访问控制规则 :明确谁可以访问企业持有的数据。例如,员工的个人数据应仅对人力资源部门和员工个人开放。该规则的标准“如果 - 那么 - 否则”结构最早由相关研究识别。
- 更新/创建规则 :规定谁有权修改持有的个人数据以及在何种条件下可以修改。通常,更新或创建新数据的权利保留给数据主体,相关规则会考虑进行更改的各方的角色。
- 保护规则 :指定对特定数据的保护措施,通常是技术性质的保护,如加密。这些规则在技术层面的低级隐私政策中更容易描述,因为加密的参数和算法可以明确界定,且加密要求在隐私法规和公司隐私政策中越来越常见。
- 义务规则 :规定数据控制者实施未来政策决策或应用特定规则的承诺,例如在特定日期强制删除数据。信息系统中的义务管理是一个独立的研究主题,目前仍在研究中。

2. 不同利益相关者对同意和撤销的看法

不同利益相关者对同意和撤销有不同的优先级和观点:
|利益相关者|观点|
| ---- | ---- |
|组织|对同意和撤销持务实观点。将这些流程纳入业务实践需要付出努力和投资,特别是要提供必要的执行机制,同时还会引入潜在的责任风险。因此,常见做法是将这些政策以选择加入或选择退出的形式呈现给最终用户,因为这种方式易于处理且不需

【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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