21、多模态社交媒体用户界面中基于模型驱动的隐私与安全

多模态社交媒体用户界面中基于模型驱动的隐私与安全

1. PriS概念模型与安全元模型

1.1 PriS概念模型

PriS概念模型旨在在系统设计的早期阶段就解决隐私和安全需求,如身份验证、授权、匿名性等。它与模型驱动的方法相对应,为隐私增强技术(PETs)定义了安全和隐私要求。其主要优势在于能够同时兼顾安全和隐私导向的技术,是构建通用安全与隐私模型的理想起点。

1.2 PriS导向的安全元模型

该元模型由四种实体类型和两种关系类型定义:
- 实体类型
- 主体(Principals) :系统中的每个用户被分配到一个主体,主体定义了用户在系统中的角色,以及用户应采用的身份验证方法(如化名、匿名、身份识别等)。主体还定义了一组属性,用于计算用户可以访问的系统资源。
- 资源(Resources) :资源元类代表域模型中的实体,其访问权限由主体定义的一组用户限制。资源定义了一组属性,用于约束系统用户的访问。
- 安全可用性(Security Affordance) :代表与资源访问相关的不同安全级别,根据访问资源的主体而定。安全可用性级别表示为一个序列,定义了可用性优先级,这将决定用户界面如何向用户展示信息。常见的安全可用性级别有INVISIBLE(不可见)、DISABLED(禁用)和ENABLED(启用),其中INVISIBLE优先级最高。
- 活动(Activity) :代表一组具有相同访问限制的任务。每个活动与任务模

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值