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Enregistrement W4394994926 · doi:10.1109/tce.2024.3391667

Smart Contract-Based Access Control Scheme for Blockchain Assisted 6G-Enabled IoT-Based Big Data Driven Healthcare Cyber Physical Systems

2024· article· en· W4394994926 sur OpenAlexaff
Sourav Saha, Ashok Kumar Das, Mohammad Wazid, Youngho Park, Sahil Garg, Mubarak Alrashoud

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Consumer Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of Education
Mots-clésBlockchainBig dataInternet of ThingsComputer scienceComputer securityCyber-physical systemScheme (mathematics)Smart contractHealth careAccess controlComputer networkOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6G (sixth-generation wireless), the successor to 5G cellular technology, operates at higher frequencies than its predecessor and supports significantly greater capacity and markedly reduced latency. Healthcare is treated as a complex system with various stakeholders, like doctors, patients, hospitals, pharmaceutical companies as well as healthcare decision-makers. The innovations in the Internet of Things (IoT) and incorporating emerging technology in the healthcare systems provide the quality of services to the people and save millions of lives. However, patient privacy and secure interchange of medical data from various healthcare providers need to be adequately addressed. Furthermore, incorporating blockchain in the healthcare system helps to make the system more transparent and secure due to inherent properties of the blockchain. In addition, Big Data analytics helps in analyzing large datasets from hundreds of patients, and then in identifying various clusters and correlation among datasets, and also in developing predictive models. In this paper, we aim to propose a new smart contract-based access control for 6G-enabled blockchain assisted in the healthcare system (in short, we call it as SACS). SACS provides a patient to communicate with its healthcare management authority securely and helps to interchange his/her medical information across healthcare providers. A detailed security analysis, experimental results and comparative study assure that the proposed SACS is secure by preventing possible active and passive attacks, and requires less computational and communication costs as compared to those for other relevant competing schemes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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