28、隐私增强技术(PETs)开发中的人机交互挑战与应对策略

隐私增强技术(PETs)开发中的人机交互挑战与应对策略

1. 引言

在当今数字化时代,隐私保护变得愈发重要,隐私增强技术(PETs)应运而生。然而,在开发PETs的过程中,面临着诸多人机交互(HCI)和以用户为中心的设计(UCD)挑战。本文将对这些挑战进行概述,并介绍应对这些挑战的方法和实际应用案例。

2. HCI挑战概述

2.1 挑战1:用户对PETs的知识有限

目前,用户对隐私增强技术的了解仍然相当有限。在设计PETs软件时,如果依赖用户的相关知识,很可能导致软件无法使用。不过,随着大众媒体对隐私问题的讨论增多,用户对网络隐私的认识正在逐渐提高,对隐私保护的兴趣也在增加。但大多数用户仍认为隐私保护耗时、复杂,且认为这取决于服务提供商。

2.2 挑战2:PETs的技术驱动型开发

当前,PETs主要从技术角度进行开发,目标用户是技术专家。这种开发方式导致软件界面复杂,普通用户难以使用。从技术驱动型开发向以用户为中心的开发转变是一个重大挑战。

2.3 挑战3:理解PET相关术语

用户需要理解软件界面中的文本和标签含义才能成功使用软件。研究表明,用户在理解隐私相关术语和隐私政策方面存在困难。不过,一些基本术语如“隐私政策”通常能被用户理解。

2.4 挑战4:PETs的错误心理模型

用户对隐私的含义和重要性存在错误的心理模型,同时对互联网本身的错误认知也阻碍了对网络私人数据的正确理解。这需要通过研究和实践来纠正用户的错误观念。

2.5 挑战5:隐私作为次要任务

对用户来说,管理隐私通常

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 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,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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