52、可持续身份管理助力隐私保护:技术与实践探索

可持续身份管理助力隐私保护:技术与实践探索

在当今数字化时代,隐私保护和身份管理变得至关重要。随着互联网的发展,人们的个人信息面临着越来越多的风险,因此,有效的身份管理和隐私保护机制成为了保障个人隐私和信息安全的关键。本文将深入探讨几种身份验证方案、隐私政策执行方式,以及相关的开源贡献和标准化工作,旨在为读者提供全面的隐私保护和身份管理知识。

身份验证方案

身份验证是确保用户身份真实性的重要环节,以下介绍两种常见的身份验证方案。
- Delta Option 1 - 电信运营商向终端客户转发验证码 :这是一种更复杂的多因素身份验证方案,常见于网上银行场景,如移动一次性密码(mobile TAN)、短信一次性密码(smsTAN)和 mTAN。在该方案中,电信运营商作为可信的第三方身份管理服务提供商(IdMSP)。具体流程如下:
1. 终端客户请求服务后,服务提供商请求电信运营商向终端客户的手机转发一个随机生成的验证码,该验证码在短时间内有效。
2. 终端客户收到验证码后,将其作为第二种身份验证凭证提供给服务提供商,第一种身份验证步骤通常是向服务提供商提供用户名和密码组合。

此方案要求服务提供商和电信运营商在初始注册阶段协商为用户使用的通用标识符。重要的身份管理数据资产(终端客户的手机号码)来自电信运营商,而身份管理功能(处理身份验证)则由服务提供商负责。该方案遵循隐私设计原则,因为终端客户的手机号码不会与服务提供商共享。
  • Delta Option 2 - 电信运营商提供身份验证数据 :这是一个通用的单点登录场景。
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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