37、隐私模型与语言:数据处理策略解析

隐私模型与语言:数据处理策略解析

1. 访问控制与释放策略基础

在数据安全与隐私保护领域,访问控制和释放策略是重要的组成部分。访问控制规则主要包含以下几个关键要素:
- 主体(subject) :规则所涉及的主体,可以是用户标识符,或者在有抽象定义的情况下,是值的命名抽象。
- 主体表达式(subject expression) :一个布尔表达式,用于根据用户配置文件中的条件来引用一组主体。
- 动作(actions) :规则所涉及的动作集合,例如读取、写入等。
- 目的(purposes) :规则所涉及的目的或目的组,代表接收方将如何使用数据。
- 条件(conditions) :规则所适用的访问请求必须满足的条件的布尔表达式。

下面通过一个医院的例子来说明。假设医院为患者提供一系列服务,患者为了获取服务而向医院提供个人数据。医院制定了访问控制策略来保护本地存储的数据,具体如下表所示:
| 访问控制策略 | 对象 | 动作 | AC规则 | 描述 |
| — | — | — | — | — |
| AC1 | cc info(信用卡信息) | greaterThan(object.expiration, today) read any | {credential(employeeCard(equal(user.job,‘Secretary’)),KH) a

六自由度机械臂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仿真方法拓展自身研究思路。
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