79、用户控制的隐私增强身份管理:成果、挑战与未来展望

用户控制的隐私增强身份管理:成果、挑战与未来展望

1. PRIME项目概述

PRIME是首个大规模的关于用户控制的隐私增强身份管理(IDM)的综合研究项目。其具有以下特点:
- 用户控制 :尽可能让每个用户对自己的个人身份信息(PII)拥有控制权,这比让其他用户或组织来决定和控制用户的PII要好,但用户控制的隐私仅解决了隐私的一个方面,即个人对隐私的需求,社会层面的隐私价值还需进一步考虑和支持。
- 综合性
- 整合不同研究领域(密码学、系统架构、政策、应用设计等)和原型,设计和评估早期原型,学习如何整合成果并填补差距。
- 努力实现个人身份信息的最小化,例如通过参与者的匿名性和数据的不可链接性,以及规定PII使用方式的政策(包括政策协商)。
- 考虑政策执行以及政策对技术基础、安全和监管框架演变的鲁棒性,但并非所有应用都能得到同等支持,例如社区方面在应用层面未得到充分覆盖。
- 大规模 :开发系统架构、安全和隐私机制、原型、术语和教程,并向公众展示和评估,对外部世界产生重大影响,如MS CardSpace、The Liberty Alliance、Higgins或Sxip’s Skipper等。

PRIME成功展示了最先进的隐私增强机制可以集成形成中间件,在此基础上可以构建应用程序,使用户能够主张自己的权利并控制自己的数字隐私领域。对所开发的身份中间件的性能评估表明,其性能即使在今天也足以满足基本应用(如单点登录(SSO)或基于位置的服务),但对于复杂应用(如协作式电子学习原型),性能问题仍然存在,可能需要重新设计和重新编

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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