55、智能框架助力医疗与汽车领域数据管理与安全检测

智能框架助力医疗与汽车领域数据管理与安全检测

在当今数字化时代，医疗和汽车领域的数据管理与安全检测变得至关重要。本文将介绍两种不同但同样重要的技术方案，一种用于物联网医疗（IoHT）系统的服务发现，另一种用于汽车控制器局域网（CAN）总线网络的异常检测。

IoHT系统服务发现的智能框架

IoHT系统在患者电子健康记录（EHRs）和门诊服务中发挥着重要作用，同时云计算服务也为医疗数据在不同平台的传输提供了支持。为了实现IoHT系统中的智能服务发现，我们采用了机器学习和遗传算法相结合的方法。

机器学习模型

• LogitBoost分类器 ：这是一种由Schapire和Singer提出的有前景的提升策略。其基本思想是在重新加权的训练数据上顺序应用分类算法，并对得到的分类器序列进行多数投票。本文采用的是多类LogitBoost分类器，它是2类LogitBoost模型的推广。
• 朴素贝叶斯（NB）分类器 ：基于贝叶斯理论的概率分类方法，对于具有特征依赖关系的特征集具有较好的预测性能。在IoHT应用中，用于服务发现。根据贝叶斯定理，NB分类器的条件概率公式为：
• (P (X_i|D) = \frac{P (X_i) × P (D|X_i)}{P (D)})
• 其中，(P(D|X_i))表示数据集(D)在类别(X_i)上的似然度，联合概率(P(D|X_i))可以表示为：
  • (P (D|X_i) = P (d_1|X_i) × P (d_2|X_i) × \cdots × P (d_n|X_i