41、参与式传感与多云环境下的数据安全挑战及解决方案

参与式传感与多云环境下的数据安全挑战及解决方案

1. 参与式传感面临的挑战

参与式传感在现代社会的多个领域发挥着重要作用,尤其是在医疗保健领域。然而,它也面临着诸多挑战。

1.1 安全威胁
  • 二维码钓鱼 :攻击者会在合法二维码存在的地方放置虚假二维码。当用户扫描这些二维码时,会被重定向到虚假网站,从而危及用户安全。
  • 语音网络钓鱼(Vishing) :攻击者通过电话获取信息或试图影响用户行为。他们通常会冒充客服或支持人员等能与受害者建立信任关系的角色,以获取有价值的数据。
  • 社会工程学 :由于人们和组织都有不能或不应共享的数据、信息和知识,在数字化世界中,保护数据隐私变得尤为重要。社会工程学就是利用人们的信任和帮助意愿来获取这些敏感信息。
1.2 隐私问题

大多数移动应用可以访问大量数据并将其存储在云端,这引发了隐私担忧。同时,医疗保健参与式传感在为公民提供医疗服务时,在安全和隐私层面带来了新的挑战。此外,对于从移动设备收集的数据的法律地位存在很多困惑,各机构对公民和组织的智能设备的管理权限也不明确。

例如,欧盟制定了个人隐私保护法律,这对在欧洲的设备收集或传输的数据产生了影响,也给与非欧洲国家的交易谈判带来了一些困扰。而在美国,联邦贸易委员会为对移动数据使用有疑问的用户提供信息和支持。

1.3 医疗传感的重要性与风险

现代技术的普及使得对公民日常活动的持续监测成为可能,通信技术成为现实世

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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