33、英国医疗保健行业的安全与隐私解决方案

英国医疗保健行业的安全与隐私解决方案

1. 安全与隐私问题的现状

在当今的网络环境中,医疗保健行业面临着诸多安全与隐私方面的挑战。基础设施的安全性过去一直是攻击目标,如果不实施有效的解决方案,这些问题将会持续恶化。风险的严重性已经超过了成功攻击所带来的成本。

2. 潜在解决方案概述

为了应对这些问题,我们提出了一系列结合新旧安全方法的解决方案,这些方案可以辅助现有技术,使未来的任务更加简单和安全。在实施这些解决方案时,需要遵循以下步骤:
1. 风险识别与评估 :在实施解决方案之前,必须先识别和评估潜在的风险。
2. 选择合适的实施方式 :实施成本取决于是否完全替换当前的认证平台,还是在现有安全措施中添加额外的生物识别认证,如辅助刷卡使用。
3. 考虑用户数量 :组织需要调查系统中的用户数量,以确保管理的便利性。
4. 防范欺骗风险 :在购买生物识别技术之前,必须了解反欺骗措施。

3. 具体解决方案

以下是一些具体的解决方案及其实施要点:
|解决方案|实施要点|
| ---- | ---- |
|软件和防火墙更新|应由内部或外包的 IT 专业人员进行,更新应在非高峰时段进行,以减少对系统的干扰。|
|防火墙|实施成本取决于其大小和范围。改进包过滤防火墙可以过滤内部电子信息,防止外部信息进入行业网络。在选择防火墙之前,需要进行全面的内外部分析。|
|生物识别技术|集成到 IT 基础设施中可以增加安全

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
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