98、医疗数据访问认证与军事姿势稳定性测量研究

医疗数据访问认证与军事姿势稳定性测量研究

在当今数字化时代,医疗数据的安全访问和军事人员的身体状况监测都具有重要意义。下面将为大家详细介绍医疗数据访问认证的创新方法以及军事姿势稳定性测量的相关研究。

医疗数据访问认证

在医疗领域,电子健康记录(EHR)的安全访问至关重要。目前,认证解决方案主要朝着两个方向发展:一是尽量减少用户认证次数,二是开发更易用的认证机制。

现有认证方法及其问题
  • 单点登录(SSO) :像OpenID、SAML、CAS等SSO解决方案,允许用户通过一次集中认证访问多个服务,并保留会话信息。然而,若攻击者获取了已认证用户的设备,就能访问所有关联服务,存在安全隐患。
  • 生物识别认证 :通过指纹、虹膜等物理特征以及击键、步态等行为特征对用户进行认证。与传统的密码或令牌认证不同,生物识别认证的结果不是简单的二元判断,而是衡量被认证用户与所声称身份模型的相似度,因此可能会出现误判,比如将合法用户误判为非本人,或将冒名者误判为合法用户。

过去几年,有人提出将这两种方向结合的方法,用不同的生物识别技术取代SSO基于密码的认证机制,但这种结合不仅未能解决安全问题,反而使问题更加复杂。一旦生物识别认证出现单一错误,攻击者可能会在很长时间内访问多个服务。

创新认证方法

为解决上述问题,提出了一种新颖的方法,将SSO解决方案与生物识别认证以不同方式结合,利用患者日常随访中获取的信号(如PPG或ECG)的识别能力,安全地访问EHR并存储收集的数据,让患者的整个过程无缝衔接。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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