13、语义网助力物联网医疗系统安全与隐私保护

语义网助力物联网医疗系统安全与隐私保护

1. 物联网医疗系统的安全与隐私问题

在物联网医疗系统中,安全与隐私问题至关重要。医疗设备遭受攻击会导致患者安全降低、隐私侵犯、运营中断、经济损失、法律后果、声誉和信任受损等一系列问题。除了对医疗设备的攻击,物联网还面临社会工程攻击这一安全风险。社会工程攻击是一种操纵人的行为,通过医疗设备对人类进行心理攻击,旨在引导用户做出不合理决策,从而骗取用户的机密信息或让用户执行破坏系统信息安全的操作。

物联网医疗系统的关键安全和隐私问题主要包括:
- 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健康系统
- 应对医院/医疗保健组织的勒索软件攻击
- 防范对医疗设备和植入式医疗设备(IMDs)的攻击
- 避免医疗设备和IMDs的滥用
- 保障医疗设备之间的数据安全传输
- 解决因设备未及时更新/修补导致的安全漏洞/缺陷引发的攻击
- 保护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
- 杜绝数据泄露

为了更好地理解这些问题,我们来看一个场景: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只能访问受限数据并仅能对与COVID - 19相关的结果添加备注。当出现健康问题时,智能设备会向Bob和Eve发送Alice的健康数据,随

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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