该法案对经济的不同部门都有影响。需要考虑的一个关键部门是卫生部门。卫生部门由处理各种数据的无数参与者组成,例如收集者和处理者。这些参与者包括公立和私立医院、药房、实验室、公共健康保险计划、健康维护组织和临床研究组织。它还包括政府机构,例如国家公共卫生研究所或作为政府一部分的监测机构、卫生监管机构和专业卫生监管机构。此外,它还包括提供电子病历 (EMR) 解决方案、远程医疗虚拟咨询平台和其他服务的数字医疗企业。这些实体中的每一个都有许多收集、使用、处理和存储数据的机会。它们中的每一个都有保护个人数据的义务。因此,确定和理解该法案对这些参与者运营的影响至关重要。这不仅有助于明确角色和职责,而且最终在保护患者/用户信息的同时改善健康结果。
还有特殊类别的个人数据,称为个人敏感数据。这些数据包括有关个人的种族或民族血统、政治观点、宗教或哲学信仰、工会会员资格、基因数据和生物特征数据(指纹、眼部扫描等),用于唯一识别个人、有关健康的数据或有关个人性生活或性取向的数据。
第1章牢记具有数据安全性的混合云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1识别威胁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2超越监管和标准框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3缓解威胁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.3.1技术保证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.3.2您的应用程序可信赖的执行环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3.3减少信任边界和受信任的计算基础。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.4通过税收分离来控制您的申请。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.5对您的加密密钥的独家和完全控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.6支持您的应用OCI图像。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.7支持混合云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.4解释的解决方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.4.1超级保护平台的基础技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4.2超级保护平台的功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.3加密和超级保护加密服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.4.4超级保护安全构建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 div>
传感技术的进步可以从制造系统中收集有效的数据来监视和控制。此外,随着物联网(IoT)和信息技术的快速发展,越来越多的制造系统变得启用了网络,从而有助于实时数据共享和信息交流,从而显着提高了制造系统的功能和效率。但是,支持网络的环境可能会在数据和信息共享过程中构成具有网络物理攻击风险高的传感器数据。指定的是,网络物理攻击可以针对制造过程和/或数据传输过程,以使传感器数据恶意篡改传感器数据,从而导致错误警报或监测中异常检测的失败。此外,网络物理攻击也可以在无授权的情况下实现非法数据访问并导致关键产品/过程信息的泄漏。因此,开发一种有效的方法来保护数据免受这些攻击的影响至关重要,以便可以在支持网络的环境中确保制造系统的网络物理安全性。为了实现这一目标,本文提出了一种综合区块链启用的数据保护方法,该方法利用了凸轮的不对称加密。提出了一项现实世界中的案例研究,该案例研究介绍了添加剂制造中收集的传感器数据的网络物理安全性,以证明该方法的有效性。[doi:10.1115/1.4063859]结果表明,可以在相对较短的时间内检测到恶意篡改(小于0.05 ms),并且未经授权的数据访问的风险也大大降低。
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在某个时候,开发具有竞争力的高性能 LLM 似乎只有最有资源的科技公司(例如 Google、Meta 或 OpenAI)才能实现。然而,两项发展改变了这一趋势,使 LLM 开发更加广泛。首先,发表的研究表明,在选择计算能力、模型大小和训练数据集大小时,存在一组最佳值。其次,参数高效微调技术的出现(例如 LoRA),大大减少了训练 LLM 所需的资源量 - PALM 2 已经遵循了这一趋势,尽管它似乎是用更大的数据集进行训练的,但它的参数比其前身要少(3400 亿,而 PaLM 为 5400 亿)。
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