通过区块链,双属性加密和基于大型语言模型的属性提取来实现安全的电子健康记录访问控制.
Atefeh Nekouie1, Majid Vafaei Jahan2, Mohammad Hossein Moattar3
1Department of Computer Engineering, Ma.C., Islamic Azad University, Mashhad, Iran.
这项研究通过将基于属性的加密 (ABE) 与大型语言模型 (LLM) 和区块链集成来提高电子健康记录 (EHR) 的安全性. 这种方法可以实现上下文识别的访问控制,防止未经授权的访问敏感的医疗数据.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 信息安全 信息安全
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 管理电子健康记录 (EHR) 需要强大的访问控制和数据隐私.
- 现有的基于属性的加密 (ABE) 方法缺乏整合特定数据属性的能力,从而造成隐私漏洞.
- 未经授权访问电子健康记录对患者的保密性构成重大风险.
研究的目的:
- 引入一个新的框架来增强EHR安全性和上下文访问控制.
- 通过结合数据特定属性来解决传统ABE的局限性.
- 提高电子健康记录管理系统的隐私和灵活性.
主要方法:
- 整合基于属性的加密 (ABE) 与大型语言模型 (LLM) 和区块链技术.
- 使用特定领域的LLM (ClinicalBERT) 来从非结构化医疗记录中提取语义数据属性.
- 将用户和数据属性嵌入到ABE框架中,以改进动态访问政策.
- 利用区块链的不可变账本来增强信任和简化属性撤销.
主要成果:
- 拟议的框架允许对电子健康记录进行细分,上下文识别的加密和访问控制.
- 它基于用户和数据属性来动态改进访问策略.
- 与现有方案相比,该系统显示出更高的安全性和灵活性.
- 评估证实了该框架在防止未经授权访问和确保有效数据管理方面的有效性.
结论:
- 新的框架通过整合机器学习驱动的属性提取和加密访问控制,显著加强了EHR隐私.
- 这种方法为管理敏感医疗信息提供了更安全,更灵活的解决方案.
- 在LLMs,ABE和区块链技术的组合提供了强大的防御未经授权的访问和数据泄露.
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