XAI驱动的智能IoMT安全数据管理框架

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 网络安全 网络安全

背景情况:

• 医疗物联网 (IoMT) 提供了变革性的医疗保健功能,如远程监控和诊断.
• 然而,医疗数据的敏感性质引发了严重的安全和隐私问题,阻碍了IoMT的广泛采用.
• 现有的解决方案往往缺乏用于安全数据交易和智能威胁检测的强有力的机制.

研究的目的:

• 提出使用区块链和可解释的人工智能 (XAI) 进行安全,智能和透明的IoMT数据管理的综合框架.
• 提高IoMT数据交易和异常检测系统的安全性,隐私性和弹性.
• 确保IoMT生态系统内的数据完整性和参与者权利.

主要方法:

• 实现了双链区块链架构,用于安全的IoMT数据交易和交易,利用感知哈希技术来确认数据权限.
• 采用双向简单的反复单位来建模医疗时间序列数据以检测异常和网络威胁,解决消失梯度问题.
• 开发了基于局部可解释模型-不可知解释 (LIME) 的对抗性样本生成方法,以评估,保护和改善异常检测模型的可解释性和弹性.

主要成果:

• 拟议的框架在安全数据管理方面表现出很高的表现,在模拟中表现优于现有的基准.
• 双链区块链有效地确保了IoMT数据交易和交易的安全性和隐私.
• 集成XAI提高了异常检测模型的准确性,可解释性和对抗敌对攻击的稳定性.

结论:

• 集成的区块链和XAI框架为管理敏感的IoMT数据提供了一个安全,智能和透明的解决方案.
• 这种方法有效地解决了IoMT中关键的安全和隐私挑战,为加强医疗保健铺平了道路.
• 该框架的经过验证的性能和弹性为未来的IoMT安全和数据管理策略提供了有希望的方向.