49、移动设备上的隐私与身份管理:新兴技术与创新方向

移动设备上的隐私与身份管理:新兴技术与创新方向

1. 智能移动设备隐私与身份管理现状

随着“数字原住民”生活方式在年轻一代中广泛传播,以及“群体智慧”在个人和专业协作创意活动中愈发重要,跨越众多个人和群体的开放技术系统变得越来越关键。这些系统借助移动设备(如手机、上网本、平板电脑,甚至汽车的车载电脑)与后端服务器在面向服务的架构(SOA)中的交互,推动了新服务和商业模式的动态创建。然而,开放协作和数据、信息及知识的快速共享也给安全、隐私和身份管理带来了诸多挑战:
- 平台安全 :为前端移动设备和后端服务器之间的服务执行提供可信平台和安全保障,防止攻击和干预。
- 多身份管理 :在一台移动设备中实现多个(部分)身份,让用户能够为不同受众有意识地管理不同身份。
- 隐私通信 :为个人的部分身份提供专用的通信、存储和交互渠道,确保信息仅对预期接收者可见,尊重用户隐私。
- 匿名认证 :在不影响认证的前提下,提供适用的匿名解决方案。

新兴的移动设备技术有望实现前端移动设备和后端服务器之间更动态的服务创建,包括采用促进安全、支持身份管理和增强隐私的技术。

2. 变化背景(一):跨设备的多个部分身份

可扩展的隐私模型与不同级别的安全措施相结合,对身份管理至关重要。大多数底层技术(如加密技术)已经存在,但可能需要根据身份管理的特定需求进行调整。

人们在生活中往往会扮演不同的身份或角色,如在职业环境中作为员工,在客户 - 公司交互中作为银行客户,在特殊兴趣社区(如

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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