ブロックチェーンによるセキュアな電子医療記録のアクセス制御,二重属性の暗号化,および大規模な言語モデルベースの属性の抽出.
Atefeh Nekouie1, Majid Vafaei Jahan2, Mohammad Hossein Moattar3
1Department of Computer Engineering, Ma.C., Islamic Azad University, Mashhad, Iran.
この研究は,大型言語モデル (LLM) とブロックチェーンと属性ベースの暗号化 (ABE) を統合することにより,電子医療記録 (EHR) のセキュリティを強化します. このアプローチにより,文脈に配慮したアクセス制御が可能になり,機密医療データへの不正アクセスが防止されます.
科学分野:
- コンピュータサイエンス コンピュータサイエンス
- 情報セキュリティ 情報セキュリティ
- 医療情報工学 医療情報工学
背景:
- 電子医療記録 (EHR) の管理には,強力なアクセス制御とデータプライバシーが必要です.
- 既存の属性ベースの暗号化 (ABE) 方法は,データ固有の属性を統合する能力がなく,プライバシーのギャップを生み出します.
- EHRへの不正アクセスには,患者の機密性に対する重大なリスクがあります.
研究 の 目的:
- EHRのセキュリティと文脈的アクセス制御の強化のための新しい枠組みを導入する.
- データ特有の属性を組み込むことにより,従来のABEの限界に対処する.
- EHR管理システムのプライバシーと柔軟性を向上させる.
主な方法:
- 属性ベースの暗号化 (ABE) を大型言語モデル (LLM) とブロックチェーン技術と統合.
- ドメイン固有のLLM (ClinicalBERT) を利用して,非構造化された医療記録から意味データ属性を抽出します.
- ダイナミック アクセス ポリシーの精錬のためのABEフレームワークにユーザーとデータの両方の属性を組み込む.
- 信頼の強化と簡素化された属性の取り消しのために,ブロックチェーンの不変の台帳を活用します.
主要な成果:
- 提案されたフレームワークは,EHRの詳細な,文脈に配慮した暗号化とアクセス制御を可能にします.
- それは,ユーザーとデータの両方の属性に基づいたアクセスポリシーを動的に精製します.
- このシステムは,既存のシステムと比較して,より高いセキュリティと柔軟性を示しています.
- 評価は,不正アクセスを防止し,効率的なデータ管理を確保するためのフレームワークの有効性を確認しています.
結論:
- 新しいフレームワークは,機械学習主導の属性抽出と暗号アクセス制御の統合を通じて,EHRのプライバシーを大幅に強化します.
- このアプローチは,機密医療情報の管理に,より安全で柔軟なソリューションを提供します.
- LLM,ABE,およびブロックチェーン技術の組み合わせは,不正アクセスとデータ漏えいに対する強力な防御を提供します.
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