将元启发式与命名数据网络集成为物联网中的安全边缘计算,使得医疗监控系统能够在物联网中实现医疗监控

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 信息技术 信息技术 信息技术
• 医疗保健技术 技术 医疗保健 技术

背景情况:

• 物联网 (IoT) 系统面临着安全和高效的远程医疗监控的挑战,原因是资源有限.
• 边缘计算提供了一个有希望的解决方案,通过减少延迟和提高速度来解决物联网支持的医疗保健中的处理和计算问题.
• 智能医疗保健计划需要对通过物联网设备传输的敏感患者数据采取强有力的安全措施.

研究的目的:

• 在支持物联网的医疗保健系统中设计边缘计算的安全框架.
• 实施基于启发式的身份验证和命名数据网络 (NDN) 以确保安全的数据检索.
• 为了提高数据安全性,使用新型清洁算法 (RPCSO) 来处理敏感的医疗信息.

主要方法:

• 一个三层模型,包括物联网设备,边缘云层用于存储和缓存,以及用户层用于数据检索.
• 使用NDN实现Cat Swarm优化 (RPCSO) 的修订位置,用于数据清理和安全的密钥生成.
• 考虑数据隐藏,保存和修改速率的多目标功能密钥生成.

主要成果:

• 与现有解决方案相比,拟议的框架在延迟和成本方面表现出优越的性能.
• 对医疗保健数据集的实验分析显示了RPCSO算法的有效性.
• 该模型比其他优化算法 (CSO,OOA,MAO,SCO) 和加密方法 (RSA,AES,ECC) 取得了显著的改进.

结论:

• 开发的安全框架有效地解决了基于物联网的医疗保健系统中数据安全和检索的挑战.
• RPCSO算法提供了一种高效和安全的数据清理和身份验证方法.
• 拟议的模型为智能医疗保健应用提供了具有成本效益和低延迟的解决方案.