9、隐私增强身份管理的社会需求解析

隐私增强身份管理的社会需求解析

1. 电子政务中的身份与隐私挑战

电子公共服务项目的每一次失败,都可能降低公民对其的信心。身份和隐私是电子政务面临的关键挑战。若这些概念未得到妥善实施,政府可能面临声誉受损和公众信任丧失的风险。

电子公共服务处于“信任紧张”状态。一方面,政府为提供服务需要收集公民数据;另一方面,这可能增加公民对监控、个人信息二次使用(“功能蔓延”)以及公共数据库不当组合的担忧,例如将税务信息用于社会保险。

此外,政府服务的“信任紧张”因政府透明化(信息自由)的需求而加剧,这与保护个人信息的需求存在矛盾。因此,政府服务中的身份管理(IdM)系统需要努力在使用与公民身份相关的信息和确保必要的隐私与安全水平之间找到平衡。这不仅能降低与数据丢失相关的社会成本,还有助于提升政府的信任和声誉,促进电子公共服务的推广。客户服务不仅要考虑便利性,还应涵盖隐私和身份保护。

2. 隐私融入身份管理的社会视角

2.1 社会背景下隐私的界定

信息隐私通常被定义为个人控制其个人信息向他人传播的可能性。这种控制有助于人们维护声誉、尊严、亲密关系和自主性。然而,个人对信息的绝对控制很难实现,因为人们在隐私问题上难以做出理性决策。这也解释了当代隐私悖论之一:在线世界中隐私态度与隐私行为之间的差异。

个人隐私决策并不总是能确保社会整体的隐私,社会价值和社会工具需要补充个人的能力。隐私是一种共同利益,类似于公共物品。个人身份相关的决策会影响他人的隐私,例如在社交网络上发布朋友的照片可能会影响他们的就业机会。

社会规范和社会控制(除法律规范外)对于限制个人的不良决策是必要的。不同的社会圈子对身份

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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