Security Challenges in Healthcare Cloud Computing: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>BACKGROUND:</strong> Healthcare data are very sensitive records that should not be made available to unauthorized people in order for protecting patient's information security. However, in progressed technologies as cloud computing which are vulnerable to cyber gaps that pose an adverse impact on the security and privacy of patients’ electronic health records and in these situations, security challenges of the wireless networks need to be carefully understood and considered. Recently, security concerns in cloud computing environment are a matter of challenge with rising importance.</p><p><strong>OBJECTIVE:</strong> In this study a systematic review to investigate the security challenges in cloud computing was carried out. We focused mainly on healthcare cloud computing security with an organized review of 210 full text articles published between 2000 and 2015.</p><p><strong>METHOD:</strong> A systematic literature review was conducted including PubMed, Science direct, Embase, ProQuest, Web of science, Cochrane, Emerald, and Scopus databases.</p><p><strong>FINDINGS:</strong> Using the strategies described, 666 references retrieved (for research question one 365, research question two 201, and research question three 100 references).</p><p><strong>IMPROVEMENTS:</strong> Review of articles showed that for ensuring healthcare data security, it is important to provide authentication, authorization and access control within cloud's virtualized network. Issues such as identity management and access control, Internet-based access, authentication and authorization and cybercriminals are major concerns in healthcare cloud computing. To manage these issues<strong> </strong>many involved events such as Hybrid Execution Model, VCC-SSF, sHype Hypervisor Security Architecture, Identity Management, and Resource Isolation approaches<em> </em>have to be defined for using cloud computing threat management processes.</p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle