2、医疗数据安全与隐私保护:现状、挑战与未来展望

医疗数据安全与隐私保护:现状、挑战与未来展望

在当今数字化时代,医疗数据的安全与隐私保护成为了至关重要的议题。医疗科学所收集的信息具有巨大的潜力,能够改善健康结果、预测疾病传播、提升医疗系统标准等。然而,数据安全与隐私问题也随之而来,对全球公司存储、管理和分析敏感数据的方式产生了影响。

1. 医疗数据安全与隐私的基本概念

隐私通常指的是保护与个人医疗报告相关的关键数据的能力,旨在合理利用和管理用户的私人数据,包括制定新标准和确保用户同意,以保证数据的存储、传输和使用是正确且安全的。而安全则侧重于防止未经授权的用户访问数据,同时确保数据的可用性和完整性,保护敏感信息免受有害攻击和信息泄露。

2. 电子医疗数据的安全与隐私问题

医疗数据的安全和隐私问题源于整个医疗行业信息的各种漏洞,主要分为以下两类:
- 个别组织数据的不当发布
- 授权用户有意或无意违反组织规则访问或传播数据。
- 入侵者闯入组织系统。
- 医疗领域及相关领域数据的系统性流动问题 :患者的个人医疗数据可能会被公开披露给可能与患者利益相悖的各方,这被认为是对患者隐私的侵犯。

3. 医疗组织信息面临的威胁级别

医疗组织面临着不同类型和级别的威胁,可分为以下 5 个级别:
|威胁级别|描述|具体表现|
| ---- | ---- | ---- |
|威胁 1|内部人员无意识的失误导致意外泄露|医疗提供者之间的谈话可能被他人听到;实验室负责人在处理测试时可能注意到测试结果;计算机屏幕未关闭,导致路人看到信息;

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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