基于信任的智能健康数据安全数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：智能健康,数据安全,信任管理,机器学习,联邦学习,支持向量机,SVM
数据概述：
本数据集包含在智能健康系统中用于信任管理的数据记录，旨在通过信任评估提升数据安全性。数据集包含了多个关键参数，包括合作性（Cooperativeness）、诚实性（Honesty）、社区信任（Community Trust）、直接和间接信任的总和（Total Direct and Indirect Trust），以及这些参数的聚合值。数据集共计20,000条记录，信任值的范围在0.0到1.0之间，其中信任值大于0.5被视为值得信赖，而小于0.5则被认为是不可信赖的。这些信任值作为决策依据，用于支持一个基于联邦学习的SVM（支持向量机）机器学习模型，以动态评估和管理数据在智能健康系统中的安全性。
数据用途概述：
该数据集适用于智能健康系统中的数据安全研究、信任管理算法开发以及机器学习模型的训练与验证。具体应用场景包括：
1. 数据安全分析：研究人员可以利用该数据集评估不同信任参数对数据安全的影响，优化信任管理策略。
2. 机器学习模型开发：数据集可用于训练和验证基于信任评估的联邦学习模型，提升模型的决策准确性和可靠性。
3. 健康系统信任评估：医疗从业者和机构可以借助数据集中的信任值，评估智能健康系统中数据的可信度，降低安全风险。
4. 隐私保护研究：结合数据集中的信任参数，研究如何在保护用户隐私的同时提高数据共享的安全性。
5. 政策制定参考：为智能健康系统中的信任管理和数据安全政策制定提供数据支持和理论依据。
此数据集是智能健康领域数据安全研究的重要基础，能够为相关技术和应用的发展提供可靠的数据支撑。
