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FedSMOTE-DP:隐私意识的联合集体学习,用于在IoMT网络中检测入侵.

Theyab Alsolami1,2, Mohammad Ilyas1

  • 1Department of Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, 777 Glades Road, Boca Raton, FL 33431, USA.

Sensors (Basel, Switzerland)
|March 14, 2026
PubMed
概括

本研究介绍了FedEnsemble-DP,这是一个保护隐私的框架,用于检测医疗物联网 (IoMT) 的入侵. 即使在强大的隐私设置下,它也能实现高精度,从而提高IoMT的网络安全性.

相关概念视频

Masking and Demasking Agents01:19

Masking and Demasking Agents

3.9K
EDTA titrations may necessitate masking and demasking agents to temporarily protect a particular metal ion in a mixture from the EDTA reaction. These agents facilitate the sequential analysis of the metal ions by forming stable complexes with some—but not all—metal ions during certain steps.
There are many masking agents, such as cyanide, fluoride, triethanolamine, thiourea, and 2,3-bis(sulfanyl)propan-1-ol (formerly 2,3-dimercapto-1-propanol), with the masking agent chosen based on...
3.9K

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科学领域:

  • 网络安全 网络安全
  • 医疗保健技术 技术 医疗保健 技术
  • 机器学习 机器学习

背景情况:

  • 医疗物联网 (IoMT) 提供了变革性的医疗保健潜力,但很容易受到入侵和数据泄露等网络威胁.
  • 由于数据聚合要求,集中式入侵检测系统 (IDS) 带来了隐私和可扩展性的挑战.

研究的目的:

  • 提出FedEnsemble-DP,一个隐私意识的联合学习 (FL) 框架,用于在IoMT网络中分散的入侵检测.
  • 评估将数据平衡技术与差别隐私 (DP) 和安全聚合集成的有效性.

主要方法:

  • 开发了FedEnsemble-DP,一个联合学习框架,包含三个数据平衡场景:原始不平衡,本地SMOTE和集中SMOTE.
  • 集成差别隐私 (DP) 具有校准噪声和安全聚合机制.
  • 在非IID条件下对WUSTL-EHMS-2020和CIC-IoMT-2024数据集进行实验 (Dirichlet α = 0.3).

主要成果:

  • 具有强有力的隐私保证 (ε = 3.0) 的模型实现了与非私人基线相当或超过的性能.
  • 当地SMOTE与e = 3.0产生94.60%的准确性和0.9598AUC;原始不平衡与e = 3.0获得94.50%的准确性和0.9494AUC.
  • 隐私保护模型 (ε = 3.0) 在原始场景中超过了非私人基线 (93.20%的准确性),尽管集中式SMOTE具有潜在的不稳定性.
关键词:
联合学习 (FL)医疗事物的互联网 (IoMT)网络安全 网络安全不同的隐私差异 隐私差异组合学习组合学习侵入检测系统 (IDS) 是一种入侵检测系统.机器学习是机器学习.保护隐私 保护隐私 保护隐私安全聚合安全聚合.

相关实验视频

结论:

  • 当地数据平衡与校准的DP噪声相结合,有效地提高IoMT网络的入侵检测性能,同时保持数据隐私.
  • 在分布式医疗环境中,FedEnsemble-DP框架成功地平衡了安全性,性能和数据机密性要求.