20、云安全与健康保险欺诈检测技术解析

云安全与健康保险欺诈检测技术解析

在当今数字化时代,网络安全和保险欺诈检测成为了至关重要的领域。网络安全方面,要不断进行安全分析以抵御攻击;健康保险领域,欺诈行为严重影响了行业的正常运作。下面将详细介绍相关技术和方法。

云前端安全分析

在云环境中,安全分析是一个持续的过程。发现的漏洞会被修复,大部分漏洞会被报告并得到缓解。但由于无法实现 100% 的安全,安全分析过程会一直持续,直到系统出现新的漏洞。威胁检测和漏洞评估工作也将永不停歇,目的是降低攻击的可能性或减轻攻击的影响。

健康保险欺诈检测

健康保险欺诈问题给医疗系统带来了额外的费用,降低了服务质量,对国家经济也造成了巨大的财务损失。据估计,10% 的医疗系统支出因欺诈而被浪费,印度医疗行业每年因欺诈性索赔损失高达 600 - 800 亿卢比。因此,建立一个安全可靠的欺诈检测环境至关重要。

健康保险欺诈的分类

健康保险欺诈主要分为以下三类:
1. 服务提供商欺诈 :包括对未提供的服务进行计费、拆分服务以收取更高费用、将服务升级收费以及进行不必要的医疗服务等。
2. 保险订阅者欺诈 :客户通过欺骗资格或就业标准以获得较低的保费,申报未实际发生的医疗索赔,甚至进行身份盗窃。
3. 保险承运人欺诈 :保险公司伪造报销、奖励和服务声明。

研究贡献

本次研究的主要贡献如下:
1. 研究现有的数据挖掘和机器学习方法,如人工神经网络(ANN)、线性判别分析(LDA)、梯度提升机(

使用雅可比椭圆函数为Reissner平面有限应变梁提供封闭形式解(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了如何使用雅可比椭圆函数为Reissner平面有限应变梁问题提供封闭形式的解析解,并结合Matlab代码实现该求解过程。该方法能够精确描述梁在大变形条件下的非线性力学行为,适用于几何非线性强、传统线性理论失效的工程场景。文中详细阐述了数学建模过程,包括基本假设、控制方程推导以及利用雅可比椭圆函数进行积分求解的技术路线,最后通过Matlab编程验证了解的准确性有效性。; 适合人群:具备一定固体力学、非线性结构分析基础,熟悉Matlab编程的研究生、博士生及科研人员,尤其适合从事结构力学、航空航天、土木工程等领域中大变形问题研究的专业人士; 使用场景及目标:① 掌握Reissner梁理论在有限应变条件下的数学建模方法;② 学习雅可比椭圆函数在非线性微分方程求解中的实际应用技巧;③ 借助Matlab实现复杂力学问题的符号计算数值验证,提升理论仿真结合能力; 阅读建议:建议读者在学习前复习弹性力学非线性梁理论基础知识,重点关注控制方程的推导逻辑边界条件的处理方式,同时动手运行并调试所提供的Matlab代码,深入理解椭圆函数库的调用方法结果可视化流程,以达到理论实践深度融合的目的。
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