13、构建公平系统与协作访问决策的透明化

构建公平系统与协作访问决策的透明化

1. 权利表达与安全策略模型

在我们对权利的概念理解中,使用合适的模态来表达权限时,有些方面是使用定向义务无法表达的。以数据更正权为例,用户有权发送请求来更正关于自己的信息。要发送这样的更正请求,一个必要条件是拥有持有该信息的管理者的可用电子邮件地址。在视频监控场景中,CNIL发现有30%的情况缺乏可联系人员的信息,这使得人们在行使访问自己图像的权利时遇到困难。

我们认为,当网站管理员创建了持有信息的管理者的电子邮件地址,并且该邮箱没有被执行删除操作时,用户发送请求的权利才能得到保障。网站管理员创建数据修改管理者电子邮件地址的义务,保障了用户提出数据更正请求的权益,这对应着用户对网站管理员创建数据管理员邮箱地址的权利要求。但这种方式无法明确表达用户自行提出更改数据请求的权利,因为这是用户自身执行该操作的权利,而非他人。另一方面,如果管理者有义务响应用户发送的数据修改请求,这是用户对管理者获得回复的权利要求,与发出查询的权利不同。

我们提出了一个基于道义模态和情景演算的模型来指定包括权利在内的安全策略。该模型能够检测权利的侵犯情况,还展示了如何构建一个公平的系统,并通过保留计划检测有期限的义务和权利之间是否存在政策冲突。

在这项工作中,我们定义了一种持久权利,这种权利必须在每一刻都得到保障,例如阅读文档的权利。很容易将这项工作扩展到表达有期限的权利,即用户在某个条件成立之前执行某项操作的权利。与持久权利不同,有期限的权利不需要时刻得到保障,只要在条件成立之前确保该权利可以行使即可,比如在投票截止时间前确保投票权。

对于义务和权利之间的冲突管理,我们建议通过协商放弃一些权利以获得补偿,这在现实生活中是常见的解

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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