Smart Contract-Based Access Control Scheme for Blockchain Assisted 6G-Enabled IoT-Based Big Data Driven Healthcare Cyber Physical Systems
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
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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