12、物联网安全与隐私:从基础概念到医疗应用挑战

物联网安全与隐私:从基础概念到医疗应用挑战

1. 物联网安全与隐私基础概念

在当今数字化时代,物联网(IoT)技术已经深入到人们生活的方方面面,改变了人们的日常习惯。然而,随之而来的是各种安全与隐私问题,需要我们深入了解相关概念。

安全,指的是保护对象免受未经授权的访问、使用、盗窃和损害的方法、工具和人员。在计算机科学中,安全意味着保护数字资产免受威胁和漏洞的侵害。过去,安全主要关注对房间的守护;如今,随着信息和通信技术以及物联网技术的发展,大量的数据被收集、管理、处理和共享,安全概念涉及到威胁国家、企业和个人安全与经济繁荣的重大违规和攻击。

隐私是个人的核心价值,被《欧洲人权公约》和《世界人权宣言》确认为基本权利。隐私不仅是一种道德和法律权利,还被视为个人维护不受他人和组织干扰的个人空间的利益。在现代社会,隐私被定义为“控制关于自己信息的获取或发布的能力”。在物联网中,隐私体现为智能对象信息向外界暴露的边界。为了保护数据和防止隐私泄露,人们使用隐私增强技术(PETs),如加密、匿名通信协议、基于属性的凭证、数据掩码技术和数据库的私有搜索等。

敏感数据分为三类:
- 显式标识符 :代表任何可识别个人身份的信息(PII),如社会安全号码、患者姓名和联系方式。
- 准标识符 :一组可以与外部信息关联以重新识别个人身份的属性,如邮政编码、年龄、性别和出生日期。
- 隐私属性 :代表关于个人的任何特定可识别信息,如健康疾病和残疾。

为了保护敏感数据的隐私,在数据发布前通常会使用数据匿名化技术,如差分隐私、k - 匿

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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