Emerging Cyber Security and Brute Force Attacks in Hospital Management Information Systems
Notice bibliographique
Résumé
The information technology revolution has transformed the healthcare industry, creating a truly "information age" among hospitals and health care organizations. With the introduction of electronic medical records (EMR) and medical imaging systems, hospitals now have access to vast amounts of patient data. However, this data is not only necessary and useful, but it also creates new security concerns due to the potential sensitivity of the information it stores. As such, cyber security is of paramount importance in hospital management information systems, particularly when considering the effects of brute force attacks. Brute force attacks are a type of cyber attack that continuously guesses username and password combinations until the attacker gains access to the system. Given the variety of information stored in hospital management information systems, these attacks can result in serious data breaches and financial losses for health care organizations. In order to protect against brute force attacks, hospitals must implement robust security measures such as strong passwords, user authentication, and multi-factor authentication. Additionally, they should ensure that all patient data is kept secure and encrypted, and that the proper tools and technologies are in place to detect and respond to potential threats. By taking the necessary steps to secure hospital management information systems, health care organizations can provide quality care to their patients while minimizing the risks related to cyber security. Furthermore, through comprehensive training and continuous monitoring of systems and processes, proper security protocols can be sustained and updated as necessary. This will not only reduce threats against data security, but also help hospitals protect their valuable patient data and maintain strong trust relationships with their clients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».