Quantum Computing and Cloud Security: Future-Proofing Healthcare Data Protection
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
Cloud computing has emerged as the prevailing development in healthcare systems across the global market. These systems are creating and processing vast amounts of patient data that require a certain level of security. However, due to the introduction of quantum computation, the future of cryptographic techniques on which Cloud security relies is in danger. The following paper seeks to explore the compatibility of quantum computing and cloud security and regard to the protection of health data. It also includes a comprehensive analysis of the current risks, a discussion of already existing quantum-vulnerable points, and a strategy for creating a quantum-safe strategy for safe patient data storage in healthcare. The study under consideration also employs quantum cryptography and cloud structures to identify threats and create appropriate defence mechanisms. Some models explored and analyzed include Quantum Key Distribution (QKD), Post-Quantum Cryptography (PQC) and hybrid cryptosystems. A simulated hospital database has brought about the fragility of some of these algorithms, a research work dubbed as quantum resilience, in order to explain how it is possible to integrate these two concepts without removing the aspects of the cloud that make it appealing to many people, including scalability and accessibility. This indicates that there has been a major enhancement in standing against quantum attacks, specifically showing the way towards effective, sustainable and protected healthcare information systems.
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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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