36、电子政务中的信任、交付与安全

电子政务中的信任、交付与安全

在当今数字化时代,电子政务的发展愈发重要,它涉及到多个方面,包括不同国家的电子政务实践、电子文件交付模型以及安全保障等。下面将为大家详细介绍相关内容。

斯洛文尼亚的电子政务情况

斯洛文尼亚是一个处于转型期的国家,正努力尽快迈向信息社会。2000年,该国议会通过了《电子商务和电子签名法》,与欧盟指令保持一致,为安全的电子政务服务奠定了法律基础。不过,由于这部法律,其他一些法规也需要做出改变,目前在某些法律领域的情况仍比较混乱,还有很多工作有待完成。

在时间戳方面,法律仅给出了大致定义,没有专门的条款或额外的法令精确规定时间戳服务或时间戳授权机构。随着该法律的通过,斯洛文尼亚建立了公钥基础设施(PKI)。在政府信息中心设立了两个根证书颁发机构(CA),一个为公共行政部门的员工颁发数字证书,另一个为终端用户、公民和私营公司颁发数字证书。公共行政部门的员工使用智能卡,而终端用户则需自行解决相关问题。截至目前,该国尚未设立时间戳授权机构,但政府信息中心建立了准确安全的时间源,且CA使用的Entrust技术也支持时间戳功能。此外,还建立了一个政府门户网站,提供基于数字证书的基本服务,终端用户可以使用数字证书进行身份验证,获取出生、死亡和结婚证书,但目前尚未有使用数字签名或时间戳的服务。

奥地利的电子文件交付模型

在公共行政领域,文件交付是一个核心且资源密集的环节。以奥地利为例,该国的财政部和司法部每年在邮资上的投入超过5000万欧元(不包括纸张和印刷成本)。因此,电子交付是未来电子政务的重要组成部分。

交付所需条件
  • 接收方的识别与认证
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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