基于云的医疗保健架构,用于保护和监控医疗保健数据

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 医疗保健信息学 医疗保健信息学
• 网络安全 网络安全

背景情况:

• 医疗信息的云存储带来了重大的安全挑战,包括未经授权的访问和数据泄露.
• 医疗机构需要强大的安全措施和可靠的云服务提供商来保护敏感的患者数据.
• 现有的安全协议可能无法充分解决基于云的医疗记录不断变化的威胁.

研究的目的:

• 介绍一种新的方法,即基于Lionized Remora优化的循环神经网络 (LRObRNN),用于增强云服务器上的医疗信息的安全性.
• 解决基于云的患者数据存储中非法访问和数据泄露的问题.
• 提高电子健康记录的整体安全性和保密性.

主要方法:

• LRObRNN使用Lionized Remora优化生成密钥来加密敏感的医疗数据.
• 循环神经网络用于分析顺序数据,识别数据传输过程中存在安全漏洞的模式.
• 实施了持续监控机制,以检测和标记数据传输中的违规行为,确保持续的安全.

主要成果:

• LRObRNN有效地使用生成的秘密密钥来加密敏感的医疗数据.
• 持续监控成功地识别了数据传输中的违规行为,增强了安全性.
• 该系统通过顺序数据分析,证明了检测模式和潜在安全漏洞的能力.

结论:

• LRObRNN提供了一种有前途的方法来提高存储在云服务器上的医疗信息的安全性.
• 性能评估指标,如加密/解密时间,保密率,处理时间,资源使用和效率,与现有模型进行了比较.
• 该研究强调了将先进的优化技术与循环神经网络集成的潜力,以在医疗保健中实现强大的网络安全.