Information Fusion-2025年9月-最新出版论文12篇

主要观点总结

本文介绍了基于云存储的无人机辅助医疗5.0数据融合系统安全大数据分析机制的相关研究。文章概述了几种最新技术如物联网（IoT）、区块链、机器人、无人机或无人机互联网（IoD）、大数据、人工智能（AI）和云计算在无人机辅助医疗保健5.0数据融合系统中的应用。该系统的目的是提供一系列医疗服务，如医疗保健决策、患者远程监控和跟踪、运营虚拟诊所、患者通过智能救护车转移、环境支持生活、自我疾病管理、治疗提醒、合规性和依从性。由于设备通过互联网通信，潜在攻击者可能对该系统发起不同的攻击。为此，本文提出了一种用于无人机辅助医疗5.0数据融合系统的基于云存储的安全大数据分析机制（简称CSDM-DHF）。通过部署的安全机制，CSDM-DHF能够为多传感器数据融合过程提供足够的安全性。此外，对现有的方案进行了比较分析，表明CSDM-DHF方案具有优越性。最后，给出了CSDM-DHF的实际演示，并对关键性能参数进行了计算和分析。其他文章则分别介绍了联邦学习、生物树构建、信息融合背景下的各种技术和方法，包括乱序推送机制提醒、基于轻量级同态加密的中毒攻击弹性隐私保护联合学习方案、云计算中基于抗扰动关注令牌感知视觉变换的端到端隐私保护图像检索、SQ-DiffuPep：一种用于抗菌肽发现的多模态信息引导定量潜在扩散模型等。

关键观点总结

关键观点1: 介绍无人机辅助医疗5.0数据融合系统及其安全性挑战

文章首先介绍了基于云存储的无人机辅助医疗5.0数据融合系统，并指出其面临的安全挑战。潜在攻击者可能利用系统中的漏洞进行攻击，因此需要一种安全的大数据分板机制来保护系统的安全性。

关键观点2: 提出CSDM-DHF安全大数据分析机制

为了应对上述挑战，文章提出了一种基于云存储的无人机辅助医疗5.0数据融合系统的安全大数据分析机制（CSDM-DHF）。该机制通过一系列的安全措施，如加密、访问控制等，保护系统的数据安全。

关键观点3: CSDM-DHF的优势和实际应用

文章对CSDM-DHF进行了实验验证和性能分析，证明其能够有效提高系统的安全性和性能。此外，文章还介绍了CSDM-DHF的实际应用情况，包括在医疗保健决策、患者远程监控和跟踪等领域的应用。

关键观点4: 其他领域的最新研究

除了医疗领域，文章还介绍了信息融合背景下的其他最新研究，包括联邦学习、生物树构建等。这些研究为信息融合领域的发展提供了新的思路和方法。