31、无线传感器网络中的异构医学成像社交安全分析

无线传感器网络中的异构医学成像社交安全分析

在当今数字化时代，网络安全问题愈发受到关注。学术研究人员主要聚焦于大型关键网络的安全问题，如混合框架、物联网、云服务等。这些网络一旦出现安全问题，将遭受巨大的经济损失。然而，专注于个人安全问题的科学家却寥寥无几。尽管个人安全事件会造成严重后果，但在短期内不会导致重大损失，不过其风险具有持续性和广泛性。

1. 引言

如今，在线社交网络（OSNs）已成为人类生活的重要组成部分，人们通过它获取和分享个人数据。同时，管理者可以随意使用用户数据以实现某些目的。

多媒体数据呈现出急剧增长的态势。在新冠疫情期间，图像在帮助医生快速检测患者是否感染新冠方面发挥了重要作用。在医学、天文学、物理学、化学、法医学、遥感、制造业和国防等众多关键领域，图像都起着至关重要的作用。这些应用利用原始图像数据提取有关世界的有用信息，但如何快速从原始图像中提取有价值的信息，是学术界和专业人士面临的一大挑战。图像处的主要目的是获得增强的图像或从中提取有用信息。

安全保障在不同领域并非通用。现代工业网络的安全策略并不适用于社交网络。在社交网络中，由于其庞大而复杂的组织环境，从个人角度考虑安全保障较为困难，因为个人数据会在这个环境中被披露。而且，不同用户（如社区用户和普通用户）的安全漏洞确认情况差异很大。常见的保障用户在社交网络中安全的策略包括匿名化、去中心化、加密、数据安全指南、隐私设置、访问控制以及提高用户的安全意识和安全行为。然而，其中一些策略在实际执行中存在缺陷，复杂的安全设置有时会影响用户体验。

在这项研究中，我们采用提高用户安全意识和改善安全行为的方法，通过保险评估来从根本上解决安全漏洞问题。但该方法面临一个问题，即需要分析大