Endpoint Security for Healthcare Devices: Protecting Patient Data on Windows and Samsung Assets
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This work also involves conducting an assessment and improvement of endpoint defense initiatives in healthcare facilities, especially when it comes to cybersecurity issues with Windows types of workstations and Samsung medical/mobile devices. It touches on the growing danger of cyberattacks on patient records and the healthcare system caused by digitalization in the healthcare industry. Methodology: The study presents a mixed-methods research design, where a complete vulnerability landscape, threat vectors and endpoint security products within healthcare settings will be reviewed. It invokes both simulation-based testing and empirical analysis to check the efficacy of a suggested multi-layered endpoint security architecture that is industry-specific to Windows and Samsung devices. Findings: The suggested security model that incorporates the methods of encrypted storage, biometrics authentication, partitioned networking structure, and AI-based threat persistence identification augments ransomware, phishing, data misappropriation, and insider attacks considerably. The solution is then based on complying with the most important data protection standards, such as HIPAA and GDPR and shows a significant increase in endpoint resilience in simulations and practice tests. A unique contribution to theory, practice, and policy: This study provides a new, flexible, next-generation endpoint defence model with healthcare systems in mind. It enhances cybersecurity practice proficiency by combining AI threat detection, asset-specific policies, and risk assessment conducted on a regular basis. The policy states that regulatory guidelines should be enhanced to require enhanced endpoint protection and achievement of a proactively focused cybersecurity culture at healthcare institutions.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».