A Blockchain-enabled Intelligent Electronic Healthcare Platform
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare frameworks have evolved over the decades with the advancements in technology. Patient disease prevention, diagnosis, treatment, and well-being in general have progressed tremendously with the support of Artificial Intelligence (AI), data science, and advances in networking and communication. The security of the healthcare system plays an important role in the robustness and integrity of patient healthcare records. The use of intrusion detection and prevention plays a pivotal role in securing not only healthcare systems but also electronic health records. Today, traditional healthcare security frameworks that rely on conventional Intrusion Detection Systems (IDS) and Intrusion Prevention Systems (IPS) cannot cope with the vulnerability of complex cyber attacks that can jeopardize private patient information. Furthermore, healthcare frameworks are shifting towards distributed and decentralized architectures that conventional IDS and IPS solutions are incapable of protecting. With that said, in this paper we present a blockchain-enabled IDS framework to protect electronic healthcare systems, which uses a diversified set of centralized, distributed, and decentralized security measures to detect and prevent a plethora of cyber attacks. The system is designed to be adaptable and capable of finding new and developing threats. A data set is simulated on the basis of healthcare flows, access levels, and reason. The evaluation results show that the proposed IDS framework provides adequate results in improving security.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».