13、物联网医疗系统安全与隐私:语义网解决方案及挑战

物联网医疗系统安全与隐私:语义网解决方案及挑战

1. 物联网医疗系统安全与隐私问题概述

物联网在医疗系统中的应用带来了诸多便利,但也引发了一系列安全与隐私问题。医疗设备遭受攻击可能导致患者安全降低、隐私侵犯、运营中断、财务损失、法律后果、声誉和信任受损等。除了针对医疗设备的攻击,社会工程攻击也是物联网相关的安全风险之一。社会工程攻击通过操纵人们,利用医疗设备对人类进行心理攻击,使受害者做出非理性决策,从而泄露机密信息或执行破坏系统信息安全的操作。

关键的安全和隐私问题可总结如下:
- 确保对患者健康记录的安全访问
- 防止未经授权的用户访问任何医疗设备或医疗系统
- 防范医院/医疗保健组织遭受勒索软件攻击
- 抵御对医疗设备和植入式医疗设备(IMDs)的攻击
- 防止医疗设备和IMDs的滥用
- 保障医疗设备之间的数据安全传输
- 避免因设备未及时更新/修补导致的安全漏洞/错误引发的攻击
- 确保患者数据的机密性和完整性
- 防止患者健康、个人和保险等数据被盗取
- 防止数据泄露

为了更直观地理解这些问题,我们来看一个场景示例:癌症患者Alice患有高血压和慢性心脏病,现在又感染了COVID - 19。在家庭医生Bob的建议下,她在家中佩戴了无线身体传感器。传感器收集她的心率和血压等医疗数据,并发送给Bob进行远程健康监测。在治疗COVID - 19期间,她还与公共医疗服务提供商的医生Eve共享部分医疗数据。Bob可以访问她的所有医疗数据并添加备注,而Eve只能访问受限的医疗数据,且只能针对COVID - 19相关结果添加备注。当Alice出现健康问题时,智能设备会向Bob和Eve

【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。
皮肤烧伤识别作为医学智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 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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