基于局部-全球-图形网络的生物钥匙生成与心电图信号和轻量级认证在基于云的医疗物联网网络中的医疗物联网.
Sanjeev Kumar Adhinki Nagarathinam1, Ramesh Naik Bhukya2
1GITAM Deemed to be University.
Critical reviews in biomedical engineering
|March 3, 2026
概括
本研究介绍了LGGNet-BioKey,这是一种使用心电图 (ECG) 信号的新型身份验证方法,用于安全的基于云的医疗物联网 (IoMT) 系统. 它增强了远程医疗中的患者数据安全性.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 网络安全 网络安全
- 云计算 云计算 云计算
背景情况:
- 医疗物联网 (IoMT) 增强了远程医疗,但面临着安全挑战.
- 基于云的IoMT中的敏感患者数据需要强大的身份验证.
- 像ECG这样的生物医学信号为认证提供了独特的,个体特有的特征.
研究的目的:
- 开发和评估基于云的IoMT系统的新型身份验证方法.
- 提高患者健康信息的安全性和隐私性.
- 利用心电图 (ECG) 信号进行独特的生物识别密钥生成.
主要方法:
- 基于云的IoMT网络与云服务器,网关和患者实体的模拟.
- 实施局部-全球图形网络 (LGGNet) 用于密钥生成.
- 使用心电图 (ECG) 信号进行身份验证的BioKey生成.
- 以属性为基础的加密和解密,以保护数据.
主要成果:
- LGGNet-BioKey模型实现了高效的性能.
- 测量执行时间:3.772秒.
- 测量的内存使用:9.096 MB.
- 测量关键生成时间:3.771秒.
结论:
- LGGNet-BioKey为基于云的IoMT提供了一个安全有效的身份验证解决方案.
- 使用心电图信号为医疗保健中的生物识别身份验证提供了一个有希望的途径.
- 拟议的方法有助于保护远程医疗应用中的敏感患者数据.
