Energy-Conscious and Regulation-Ready Security Protocol for Wearable Medical Devices: From Formal Proofs to Deployment
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a formally verified, lightweight security protocol tailored for energy-constrained wearable medical devices operating in regulated healthcare environments. Designed to satisfy emerging cybersecurity mandates from HIPAA, GDPR, and Health Canada, the protocol incorporates Ed25519-based mutual authentication, ephemeral Curve25519 key exchange, and ChaCha20-Poly1305 authenticated encryption, providing in-transit protection across heterogeneous nodes with minimal computational and energy overhead. Formal verification through ProVerif and Scyther confirms strong resilience against key compromise, replay, and session confusion, with verified guarantees of end-to-end authentication, forward secrecy, nonce protection, and key integrity across multi-node interactions. To ensure practical feasibility, the protocol was validated through a dual-phase evaluation strategy. A Python-based simulation testbed enabled controlled symbolic testing, adversarial fault injection, and modular verification of cryptographic behavior and session dynamics. This was followed by real-world deployment on an STM32L431-powered ECG wearable, relayed through an Android node to a cloud server. Energy profiling with Nordic PPK2 measured only ∼7.91 mWh of daily security overhead, under 16% of system budget, supporting 30+ days of secure operation per charge. The total system consumption (∼58 mWh/day) remains lower than many reported BLE-ECG designs [1, 35] that lack full-stack security, demonstrating that strong cryptographic guarantees can be achieved without exceeding typical power budgets. These results affirm that regulatory-compliant, secure communication is feasible in embedded MedTech systems without compromising runtime efficiency, offering a reproducible model for future IoMT protocol research and deployment.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».