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Updated: Mar 1, 2026

Digital Home-Monitoring of Patients after Kidney Transplantation: The MACCS Platform
Published on: April 12, 2021
Diseño de una arquitectura multicapa que preserva la privacidad para el intercambio seguro de datos médicos en
S Muthuvel1, S Priya2, K Sampath Kumar3
1AMET University, Chennai, Tamilnadu, India. muthuvelsphd@gmail.com.
Este estudio presenta un marco de seguridad unificado para sistemas de salud electrónica en la nube, que integra cifrado avanzado y detección de anomalías. El marco mejora la privacidad e integridad de los datos, ofreciendo un rendimiento superior a las soluciones existentes.
Área de la Ciencia:
- Ciencias de la Computación; Ciberseguridad; Informática de la Salud
Sus antecedentes:
- Los sistemas de salud electrónica basados en la nube ofrecen accesibilidad pero enfrentan amenazas de seguridad como la manipulación de datos y el acceso no autorizado.; Las soluciones de seguridad existentes para datos de salud electrónica a menudo abordan las amenazas de forma aislada, lo que lleva a una protección fragmentada.; Existe la necesidad de marcos de seguridad integrados y orientados al ciclo de vida para abordar los riesgos multifacéticos en la salud electrónica en la nube.
Objetivo del estudio:
- Presentar un marco de seguridad unificado y orientado al ciclo de vida para sistemas de salud electrónica en la nube.; Integrar el Cifrado Basado en Atributos Revocable Asistido por Servidor (SR-ABE) para un control de acceso revocable y granular.; Mejorar la integridad de los datos y permitir la detección continua de anomalías dentro de la latencia operativa.
Principales métodos:
- Implementó el Cifrado Basado en Atributos Revocable Asistido por Servidor (SR-ABE) para el control de acceso sin re-cifrar datos históricos.; Utilizó la generación de claves guiada por optimización de neblina para mejorar la seguridad criptográfica y la aleatoriedad.; Incorporó SHA-256 para la verificación de la integridad de los datos y una Red Neuronal de Grafos Mixta (MGNN) para la detección de anomalías.
Principales resultados:
- Logró una alta precisión de entrenamiento (99,1%) y prueba (96,7%) con bajas tasas de error (pérdida de entrenamiento 0,0126, pérdida de prueba 0,0357).; Demostró un rendimiento superior con baja latencia de acceso (6,6 ms), alto rendimiento (852-901 kbps) y menor consumo de energía (0,214 J).; Informó sólidos indicadores de seguridad, incluida una confidencialidad de datos del 99,12% y una integridad de datos del 98,53%.
Conclusiones:
- El marco integrado combina eficazmente SR-ABE, generación de claves optimizada, verificaciones de integridad y vigilancia impulsada por MGNN.; El enfoque propuesto proporciona garantías de privacidad mejoradas y un rendimiento superior en tiempo de ejecución en comparación con los esquemas de seguridad de salud electrónica en la nube existentes.; Esta canalización unificada aborda desafíos críticos de seguridad en la salud electrónica en la nube, garantizando la protección de datos y la eficiencia del sistema.
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