12、数字身份中的隐私保护与基础概念解析

数字身份中的隐私保护与基础概念解析

1. 隐私法规概述

在当今数字化时代,隐私保护成为了企业和个人都极为关注的话题。不同地区和国家出台了一系列法规来保障个人数据的隐私和安全。

1.1 GDPR与CCPA对比

GDPR(通用数据保护条例)是欧盟在数据保护和隐私监管方面迈出的重要一步,而CCPA(加利福尼亚消费者隐私法案)则是美国在GDPR之后出台的重要隐私立法。以下是两者的详细对比:
| 对比项目 | GDPR | CCPA |
| — | — | — |
| 保护对象 | 自然人 | 加利福尼亚州居民(“消费者”) |
| 权利要求 | 需要数据控制者的同意、通知、联系信息以及收集数据的合法利益说明 | 需要选择退出选项和明确的出售数据意图通知 |
| 适用范围 | 所有组织 | 年总收入超过2500万美元、处理超过50000名消费者个人身份信息(PII)或超过50%年收入来自销售PII的营利性企业 |
| 法律依据 | 处理数据需要合法依据(合法利益) | 未列出处理数据的积极法律依据 |
| 范围 | 欧盟内的组织或与欧盟内人员进行业务往来的组织 | 在加利福尼亚州开展业务的组织 |
| PII涵盖范围 | 组织处理的所有个人数据 | 出售或共享的数据可选择退出;排除医疗信息(包括临床试验数据)、消费者报告机构、公共数据(合法公开的数据)和其他法规涵盖的数据(如驾驶数据) |
| 访问权 | 数据控制者必须无不当延迟地提供收集的数据访问权限 | 仅适用于前12个月内收集的数据;每年限制访问请求两次 |
| 执法力度 | 最高可达全球年营业额的4%或2000万欧元,取较高者

【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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