∗我们感谢三名匿名裁判,部门编辑和副编辑的出色评论。We also thank Emilio Calvano, Axel Ockenfels as well as participants at the 2021 CESifo Economics of Digitization Workshop, the EEA-ESEM 2022, the ENSAI 2022 Economics Day Workshop as well as seminar participants at the TSE, CEU, UNLP, UPF, University of Zurich, University of Southampton, and University of Vienna for helpful comments and suggestions.作者感谢匿名公司赞助商访问本研究中使用的数据。使用维也纳科学群集(VSC)部分获得了所提供的计算结果。Garcia非常感谢这项研究是由奥地利科学基金(FWF)FWF-FG6部分资助的。瓦格纳(Wagner)感谢Oesterreichische Nationalbank周年纪念基金(项目18878年)的财政支持。出于开放访问目的,作者已通过公共版权许可将CC应用于此研究引起的任何作者接受的手稿版本。⊕奥斯卡尔大学维也纳维也纳大学经济学系1,奥地利A-1090维也纳A-1090。电子邮件:daniel.garcia@univie.ac.at
区块链技术在物联网(IoT)环境中的集成是确保安全安全和增强隐私的革命性步骤。本文深入研究了与确保基于区块链的物联网系统相关的独特挑战和解决方案,并特别关注匿名的副本来增强隐私和安全性。我们提出了一个新颖的框架,将区块链的分散性质与针对物联网上下文量身定制的高级安全协议相结合。我们方法的核心是在审核过程中实施匿名技术,确保用户隐私,同时确定区块链交易的完整性和透明度。我们概述了物联网环境中区块链的体系结构,强调了所采用的工作流程和特定的安全机制。此外,我们引入了一个安全协议,该协议集成了隐私增强工具和匿名审核方法,包括使用高级加密技术来匿名。本研究还包括对我们提出的框架与域中现有模型的比较分析。我们的工作旨在提供全面的蓝图,以增强基于区块链的物联网环境中的安全性和隐私,为更安全和私人的数字生态系统铺平了道路。
陆军刑事侦查局正在寻求公众帮助,以确认谋杀案的嫌疑人和/或证人。刑事侦查局敦促任何有助调查进展的信息的人挺身而出。悬案组电话为 (571) 305-4341,电子邮件为 usarmy.belvoir.hqda-usacid.mbx.cid-death-investigative-unit@army.mil。匿名举报也可以通过我们的在线举报表格提交,网址为 www.p3tips.com/tipform。
我们提出了一组量子匿名否决(QAV)的协议,该协议在概率,迭代和确定性方案下大致分类。这些方案基于不同类型的量子资源。特别是,它们可能被视为基于单光子的,两部分和基于状态的基于状态,基于正交状态和基于共轭编码的基于单光子。针对有效的QAV方案的所有要求(例如隐私,验证能力,鲁棒性,固定,约束力,资格和正确性)分析了所提出的方案的集合。与现有的QAV方案相比,所提出的方案更为有效,并鲁棒性达到中等的脱位率。此外,观察到概率QAV方案的正确性和鲁棒性之间的交易。此外,基于多部分密集编码的确定QAV方案是此处提出的一组方案中最有效的方案。采用密集编码的基于双方纠缠的迭代方案是另一种有效和实用的计划。在设计新协议的过程中,还探索了用匿名否决网络的餐饮密码网络之间的内部连接。
根据欧盟的数据保护法,尤其是一般数据保护法规(GDPR)1,匿名数据是“与已确定或可识别的自然人无关的信息,或以数据主体不再可识别的方式匿名匿名的个人数据”。数据集2(包括个人数据)可能包含直接和间接标识符,这些标识符允许个人识别或可以识别。直接标识符是引用个人的特定信息,例如名称或标识号。间接标识符(也称为准识别器)是任何信息(例如在特定时刻或对某个主题的意见)可以单独或与其他准标识符结合使用,该地理位置可以使用,该地理位置是由对该个人有所了解的人,目的是重新识别数据集中的个人3 4。重新识别的可能性是通过使用数据匹配或类似技术将匿名数据重新转换为个人数据的给定数据集中的概率。数据集的效用是该信息对预期目的的有用程度(例如关于特定疾病的研究)。
4 重要的是,模型反演本质上不是一个近似过程。因此,通过说生成模型是反演的,我们还没有展示如何解决难解性问题。由于技术细节相当复杂(参见 Bogacz 2017),并且对我的论点无关紧要,因此我不会在这里概述它们。感谢一位匿名审稿人注意到了这个问题。
达特福德自治市议会及其承包商将以电子方式存储本次调查的结果。只有经济发展战略团队成员才能访问此信息。任何回复都将以汇总结果的形式呈现,而不是个人回复。在某些情况下,我们可能会选择使用具体引述;在这些情况下,我们将确保信息完全匿名,并且不会用于识别任何参与调查的个人。