19、透明工具与信任声誉工具的相关探讨

透明工具与信任声誉工具的相关探讨

在当今数字化时代,数据的透明性和信任声誉管理至关重要。下面我们将详细介绍透明工具中的隐私保护安全日志,以及信任和声誉工具的相关内容。

1. 隐私保护安全日志

1.1 日志基本信息

隐私保护安全日志对于数据控制者和数据主体都非常重要。它能确保数据控制者在存储关于数据主体个人数据处理的日志消息时,不会让日志本身成为隐私问题。要实现这一目标,日志需要满足一些要求,比如用于破坏已提交到日志的条目的信息缺失,或者在计算上难以生成。数据控制者和所有数据主体一样,在日志状态中有一个条目,并且还有一个额外属性,即日志系统用于签署条目中存储数据的签名密钥。为了保证“先于”属性对数据控制者也成立,数据控制者系统的初始秘密和种子不应存储在数据控制者处。

1.2 条目结构与存储

日志条目由五个字段组成,具体如下:
|字段|说明|
| ---- | ---- |
|标识符字段|包含一个唯一标识符,只有拥有生成该标识符所用认证密钥知识的实体才能生成,它是一个哈希值。|
|链字段|为日志中条目的完整性提供累积验证。对于数据控制者,借助控制者链可验证日志中的所有条目;对于特定数据主体,借助主体链可验证属于该主体的所有条目。这是消息认证码,允许每个实体独立验证完整性。|
|加密数据字段|使用数据主体的公钥对数据进行加密,确保只有数据主体才能读取数据,从而提供数据保密性。|

日志条目存储在日志的存储中,存储是一个多重集或包,其中条目无序存储。可以根据数据控制者或数据主体的标识符字段的值从存储中检索条目。

1.3 API 接口

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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