21、利用MPEG - 21 IPMP框架保护隐私

利用MPEG - 21 IPMP框架保护隐私

1. 引言

随着电子记录在商业、政府、健康等领域的广泛应用,公众对个人数据可能被滥用的担忧日益增加。当个人信息提交给组织后,信息所有者往往失去了对其的控制权,组织或内部人员可能因疏忽或不诚实而滥用这些信息。

虽然部分组织发布了隐私保护政策,但技术上无法保证这些政策能被严格执行,而且这些政策可能无法满足信息所有者的需求。数字版权管理(DRM)技术为信息保护提供了一种方式,它通过许可证来控制信息的访问,这种技术不仅用于版权保护,也可应用于隐私保护。

MPEG - 21多媒体框架是一个用于创建、分发、导航、使用和控制多媒体内容的框架,它提出了知识产权管理和保护(IPMP)框架,内容提供者可借此控制多媒体内容的使用和分发。这里的“多媒体内容”可包含个人信息,如联系方式和财务记录。

2. 数字版权管理与隐私保护

2.1 数字版权管理与隐私保护的关联

有研究发现,保护私人数据和保护版权材料存在相似性:提供者都希望将信息提供给第三方以获取经济回报或服务,但又不希望信息公开。因此,版权保护的技术方法可能为隐私保护提供思路。

2.2 数字版权管理系统架构

典型的数字版权管理系统架构如下:

graph LR
    A[Provider] -->|protected data| B[Distributor]
    B -->|protected data| C[User]
    D[Licence Issuer] -->|licences|
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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