10、增强自由联盟身份联合中的消费者隐私保护

增强自由联盟身份联合中的消费者隐私保护

1. 面向消费者的 LE 提供商的隐私原则

面向消费者的 LE 提供商应遵循以下隐私原则,以保障消费者的个人信息安全和隐私:
1. 同意管理 :允许用户审查、验证或更新之前给出或拒绝的同意。
2. 个人身份信息(PII)访问 :维护 PII 的 LE 提供商应根据相关法律,为用户提供合理的访问权限,以便查看其收集或维护的非专有 PII。
3. 投诉解决 :为认为其 PII 被不当处理的用户提供投诉解决机制。
4. 相关性 :LE 提供商应仅将 PII 用于收集时的目的或用户同意的目的。
5. 质量 :收集和维护 PII 的 LE 提供商应允许用户有合理的机会对存储的 PII 进行更正。
6. 及时性 :LE 提供商应仅在必要或用户要求的时间内保留 PII,并符合用户接受的保留政策。
7. 安全性 :采取合理措施保护 PII,并提供足够的安全级别。

2. 自由 ID - FF 和 ID - WSF 的用例场景

2.1 场景概述

本场景整合了 Liberty ID - FF 和 ID - WSF 的使用,用户 usrABC 希望购买一部手机,具体流程如下:
1. 用户 usrABC 与在线支付网站 payABC 有业务往来,payABC 存储了用户的一些属性信息。
2

自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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