9、数字身份中的信任、隐私与社会系统

数字身份中的信任与隐私

数字身份中的信任、隐私与社会系统

1. 数字身份基础设施风险评估

在数字身份基础设施中,要确保其按要求运行并非易事。回答基础设施能否按要求执行等问题,需要详细了解构成数字身份基础设施的系统和流程,包括对与合作伙伴的交互以及他们按要求执行能力的详细评估。我们必须明确在流程中哪些地方可以建立信心,哪些地方仍存在脆弱性,并且要量化潜在损失及其概率。

对于已存在一段时间的领域,通常可以使用历史测量数据来确定预期的风险水平。这要求管理数字身份基础设施的过程包括对系统及其结果的监控和跟踪。这些分析的详细程度取决于系统架构和管理政策的成熟度。

2. 信任与信心的关联:保真度与出处

信任和信心之间的相互关联关系可能较难理解。信任依赖于“出处”,出处包含以下多方面因素:
- 受托人声誉或道德地位
- 受托人维护声誉或品牌的意愿
- 信任关系的制度背景
- 信任者的乐观程度
- 数据收集方式和来源

出处又依赖于治理,治理可能包括以下内容:
|治理内容|详情|
| ---- | ---- |
|政策|受托人或信任者制定的技术、财务、人力资源等政策|
|规则与责任|政策的操作规则、角色和责任以及法律效力|
|监管与法律结构|信任关系所处的监管和法律结构|
|个人规则和标准|受托人和信任者的个人规则和标准|

信心则依赖于“保真度”,保真度涵盖以下方面,能让我们在数字关系中建立信心:
- 认证因素的生成和存储方式
- 是否存在多因素认证
- 数据是否通过受保护的通道传输
- 认证仪式使用的协议 <

【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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