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Securing IoMT healthcare systems with federated learning and BigchainDB
Future Generation Computer Systems ( IF 6.2 ) Pub Date : 2024-11-14 , DOI: 10.1016/j.future.2024.107609 Masoumeh Jafari, Fazlollah Adibnia
Future Generation Computer Systems ( IF 6.2 ) Pub Date : 2024-11-14 , DOI: 10.1016/j.future.2024.107609 Masoumeh Jafari, Fazlollah Adibnia
The Internet of Medical Things (IoMT) is transforming healthcare by allowing the storage of patient data for diagnostics and treatment. However, this technology faces significant challenges, including ensuring data reliability, security, quality, and privacy. This study proposes a new architecture that uses Federated Learning (FL) and BigchainDB to address these issues. By using FL and BigchainDB, only authorized and trustworthy devices can store their data in the blockchain. This prevents unauthorized access to the blockchain and its stored data. We evaluated this architecture on a real-world model.
中文翻译:
使用联合学习和 BigchainDB 保护 IoMT 医疗保健系统
医疗物联网 (IoMT) 允许存储用于诊断和治疗的患者数据,从而改变医疗保健行业。然而,这项技术面临着重大挑战,包括确保数据的可靠性、安全性、质量和隐私性。本研究提出了一种使用联邦学习 (FL) 和 BigchainDB 来解决这些问题的新架构。通过使用 FL 和 BigchainDB,只有经过授权和值得信赖的设备才能将其数据存储在区块链中。这可以防止对区块链及其存储数据的未经授权的访问。我们在真实模型上评估了这种架构。
更新日期:2024-11-14
中文翻译:
使用联合学习和 BigchainDB 保护 IoMT 医疗保健系统
医疗物联网 (IoMT) 允许存储用于诊断和治疗的患者数据,从而改变医疗保健行业。然而,这项技术面临着重大挑战,包括确保数据的可靠性、安全性、质量和隐私性。本研究提出了一种使用联邦学习 (FL) 和 BigchainDB 来解决这些问题的新架构。通过使用 FL 和 BigchainDB,只有经过授权和值得信赖的设备才能将其数据存储在区块链中。这可以防止对区块链及其存储数据的未经授权的访问。我们在真实模型上评估了这种架构。