孕早期FBG、HbA1c、TC、TG联合检测在妊娠期糖尿病诊断中的应用价值研究

目的对孕早期孕妇采用空腹血糖(fasting blood glucose,FBG)、糖化血红蛋白(glycosylated hemoglo-bin,HbA1c)、血清总胆固醇(serum total cholesterol,TC)、三酰甘油(triglyceride,TG)联合检测在妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)诊断中的临床应用价值。方法选取2020年1月—2022年12月于泉州市丰泽区妇幼保健院就诊的56例妊娠期糖尿病患者为观察组,同时选取本院同期56例健康孕妇为对照组。两组孕妇均在孕12周内进行FBG、HbA1c、TC、TG检测,对比两组孕妇FBG、HbA1c、TC、TG联合诊断妊娠期糖尿病的结果。结果观察组FBG(6.36±1.14)mmol/L高于对照组(4.13±0.52)mmol/L,差异有统计学意义(P<0.05);观察组HbA1c(7.54±1.48)%高于对照组(5.35±0.86)%,差异有统计学意义(P<0.05);观察组TC(5.74±1.15)mmol/L高于对照组(5.15±0.98)mmol/L,差异有统计学意义(P<0.05);观察组TG(1.95±0.84)mmol/L高于对照组(1.60±0.67)mmol/L,差异有统计学意义(P<0.05)。FBG、HbA1c、TC、TG联合诊断的灵敏度、特异度和准确度均高于FBG单独诊断的灵敏度、特异度和准确度,差异有统计学意义(P均<0.05)。结论在孕早期采用FBG、HbA1c、TC、TG联合诊断妊娠期糖尿病,具有较好的灵敏度、特异度和准确度,可为孕早期妊娠期糖尿病的诊断提供依据。

一种面向敏感信息处理的敏感度度量方法

应用软件一般需要输入和处理敏感信息,如密码,以实现用户和远程服务器之间的可靠认证和安全交互.定量度量敏感信息在敏感信息处理中的安全性是目前研究的难点.根据敏感信息处理的流程和敏感信息出现点的上下文,定义敏感信息处理的固有属性、可变属性和推求属性,设计了从固有属性和可变属性到数据操作的映射规则,提出了基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)及折中型多属性决策(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的敏感度计算方法,从而实现敏感度的定量计算,展示在敏感信息处理中敏感度的动态变化规律,为敏感信息处理的安全防护提供支持.该方法可以应用于可信软件的安全分析和可信度量,最后,实验分析了3种敏感信息在处理中的敏感度变化,发现了敏感信息处理的潜在危险点,从而证实了该方法的有效性.

Android组件间通信的安全缺陷静态检测方法

针对Android应用程序的组件间通信存在使用隐式Intent有可能引发组件劫持和信息泄露,而公开组件又存在权限泄露的安全风险问题,提出了一种Android组件间通信的安全缺陷静态检测方法.首先,静态分析应用程序,获得其控制流程图(CFG)、函数调用图(FCG)和组件调用图(CCG);然后,检测出潜在的危险组件、隐式Intent以及隐私泄露路径;最后,用该方法对20款流行的Android应用软件进行检测.结果显示:这些应用软件全部使用了隐式Intent,25%使用了动态代码,80%存在危险组件,40%存在隐私泄露.