2、公共交通支付的隐私保护与设计

公共交通支付的隐私保护与设计方案

公共交通支付的隐私保护与设计

在公共交通支付领域,存在着诸多值得研究的问题,这些问题不仅关乎支付的安全性,更涉及用户的隐私保护。本文将深入探讨公共交通支付系统中的相关问题,包括克隆检测、定义与符号、语义框架以及匿名支付设计等方面。

1. 公共交通支付的基础问题

1.1 克隆检测

对于限时票(如周票或月票)的克隆检测是公共交通支付系统的一个基本问题。一般来说,智能卡制造商依靠防篡改技术来防止克隆,但这种方法在很多情况下效果不佳。现有的匿名凭证系统中的克隆检测方案,在要求凭证持有者同时在线的系统中最为有效,但对于公共交通系统而言并不足够。不过,公共交通系统的特性可能允许对恶意行为设置其他限制,从而提供更合适的克隆检测机制。

1.2 弱连接网络支持

为了简化讨论,我们假设公交系统是强连接的,即所有读卡器都与中央公交管理局的计算机有可靠的网络连接。但如果要支持弱连接网络,需要考虑很多问题。例如,可以使用容忍中断的网络技术(如数据包摆渡)来传播车票撤销信息和其他数据。公交车上的读卡器以及车票本身都可以在系统中移动时携带数据。

1.3 车票备份与隐私保护

我们假设高性能设备(HPD)用户能够通过协议之外的某种机制备份他们的虚拟车票。而传统应答器用户如何在不泄露隐私的情况下备份车票也是一个有趣的问题。理想情况下,公交管理局可以在用户购票时保留车票的安全副本,但必须获得用户授权才能解密该备份。一种可能的方法是,当使用智能信用卡购票时,信用卡可以提供一种加密车票数据的机制,然后由公交管理局安全存储。这种机制还可以在司法系统等授权实体需要时,选择性地撤销用户的匿名性。

1.4 前向保密性

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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