医療データセキュリティ強化のためのブロックチェーン技術を活用した暗号化に関するホリスティックフレームワーク

科学分野:

• コンピュータサイエンス
• 医療情報学
• サイバーセキュリティ

背景:

• 医療データのセキュリティは、機密性の高い患者情報と増大するサイバー脅威のため、最も重要です。
• 既存のセキュリティ対策には限界があり、データ保護のための革新的なソリューションが必要です。
• 安全でプライベート、かつ改ざん不可能な医療データ管理の必要性は極めて重要です。

研究 の 目的:

• 医療データセキュリティ強化のための新しいブロックチェーン統合型高度暗号化標準（BCT-AES）フレームワークを提案すること。
• 機密性の高い患者情報のプライバシー、整合性、全体的なセキュリティを向上させること。
• 安全な医療データ管理と予測分析のための実用的かつ効率的なソリューションを提供すること。

主な方法:

• 特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、分類のための決定木（DT）およびロジスティック回帰（LR）を組み合わせたハイブリッドフレームワーク。
• 分散型で改ざん不可能なデータストレージのためのブロックチェーン技術と高度暗号化標準（AES）の統合。
• 実装にはPythonを使用し、実用性と実世界での適用性を確保しました。

主要な成果:

• BCT-AESフレームワークは、既存の方法よりも大幅に高速な平均暗号化時間1.12ミリ秒を達成しました。決定木（DT）で99％、ロジスティック回帰（LR）で89％の高い分類精度が得られました。AES-CP-IDABE、Enhanced AES、AES-CBCと比較して、暗号化速度と予測機能において優れたパフォーマンスを示しました。

結論:

• 提案されたBCT-AESフレームワークは、安全な医療データ管理のための実用的かつ効率的なソリューションを提供します。
• ディープラーニング、高度暗号化、ブロックチェーン技術の統合は、データセキュリティとプライバシーを強化します。
• このフレームワークは、リアルタイム分析をサポートすると同時に、患者の機密性を堅牢に保護します。