7、医疗数据交换与汽车多关注开发流程的安全隐私设计

医疗数据交换与汽车多关注开发流程的安全隐私设计

在当今数字化时代,数据的安全与隐私保护至关重要,尤其是在医疗数据交换和汽车自动驾驶系统开发等领域。本文将深入探讨医疗数据交换设计模式中的安全隐私原则,以及汽车多关注开发流程的同步方法。

医疗数据交换设计模式中的安全隐私原则

为确保利益相关者关注点的可追溯性,我们依据利益相关者的关注点确定了相关原则,并将这些隐私和安全原则应用于设计决策和技术元素选择中。以下是部分原则与技术元素的映射关系:
| 编号 | 原则 | 技术元素 | 原理 |
| — | — | — | — |
| S1 | 不信任基础设施 | 加密库 | 最小化因信任底层基础设施安全而导致的数据泄露风险 |
| S2 | 验证用户和进程 | 认证与授权 | 确保设计模式内及其边界的适当访问控制 |
| S3 | 认证后授权 | 认证与授权 | 明确检查用户(如驾驶员)的授权 |
| S4 | 始终考虑用户 | - | 使用个人手机进行认证和授权应简便 |
| S5 | 资产保护与弹性 | 加密库 | 保护存储在手机和汽车中的数据资产 |
| S6 | 安全应具有成本效益 | - | 安全措施与效益之间的平衡设计 |
| S7 | 车库抗性 | 加密库 | 级联加密使日志数据在车库中不可访问 |
| S8 | 不同用途不使用相同密钥 | 认证与授权 | 手机到汽车和手机到云连接使用不同密钥 |
| S9 | 利用现有组件 | - | - |
| P1 | 数据最小化 | 安全擦除 | 仅处理必要的个人数据,并在不需要时安全删除 |
| P2 | 个人数据准确性 |

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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