52、网络隐私保护:PrimeLife Checkout与隐私图标探索

网络隐私保护:PrimeLife Checkout与隐私图标探索

1. PrimeLife Checkout评估

PrimeLife Checkout(PLC)在与其他研究人员的讨论中展现出了一些优势。例如,“Data to Transfer”部分广受认可,它能以简单的方式让客户清楚地了解哪些数据将出于何种目的传输给何人。其三步设计也是向用户隐私保护迈出的重要一步。大多数网店的设计旨在让客户尽可能轻松地购买商品,目标是在结账过程中减少客户流失。然而,便捷并不等同于透明。在如今网络钓鱼、身份盗窃和大规模数据存储盛行的时代,透明度对于客户来说变得越来越重要。

不过,PLC也存在一些弱点。“My Data”部分的复选框是主要问题之一,复选框数量过多,用户难以理解如何操作,甚至可能不明白点击复选框就意味着同意数据传输。此外,用户面临过多选择,图形用户界面(GUI)中许多可选的组合没有实际意义,还可能导致错误。如果GUI能阻止用户选择无意义的组合,隐藏或直观禁用与所选“MyPrivacySettings”不兼容的支付/运输提供商,将对用户有很大帮助。例如,当不需要信用卡号码等未使用的字段时,相关行仍会显示;当用户选择近乎匿名时,用于营销目的的列显示也毫无意义。另外,一个自动不匹配解决程序可能有助于用户处理PLC界面。而且,界面应使选择隐私友好的解决方案比同意不友好的数据处理更容易。

Staffan Gustavsson曾对PLC进行评估,但参与者仅五人,结果不太可靠。

2. PrimeLife Checkout结论

PLC引入了一种三步结账流程的新方式,与其他多步骤流程相比,使整个过程对用户更加透明。如果隐私成为除价格之外的一个卖点,这一概念可能

【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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