A Comprehensive Survey on Lightweight Cryptography Algorithms to Enhance Quality of Service in Medical Internet of Things
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Things (IoT) refers to the network of interconnected electronic devices and software that gather, transmit, and analyze data.Included in the healthcare category are fitness trackers and other wearable tech, as well as high-tech medical equipment used in hospitals to record patients' vital signs.The Internet of Medical Things (IoMT) enables these devices to communicate and share data, which improves the ability of healthcare providers, nurses, and family members to deliver efficient and timely care.Natural disaster prediction, information management, agriculture, healthcare monitoring, and many more disciplines could potentially benefit from it.No IoT application should ever compromise on security.Security measures to protect sensitive patient data are becoming more important as IoMT devices become more widely used.All the way from high-tech medical imaging systems to portable fitness trackers, these gadgets are constantly gathering and sending patient data in real-time.The security and privacy of sensitive medical data are becoming more important as the IoMT is being used more and more in healthcare.As the IoMT was being developed, the security of user data was given top priority.Lightweight cryptography (LWC) is one approach that might be used to enhance the security and privacy of the IoMT.Execution time, memory consumption, latency, throughput, and security resilience are some of the parameters taken into account when evaluating algorithms on IoT boards with limited processor power and capabilities.Following these steps will help users evaluate cryptographic algorithms for their suitability and make well-informed selections as they search for the best ones that strike a balance between performance and security.This research benefits academics and researchers by providing a deeper understanding of existing security models and facilitating the development of improved approaches for protecting medical IoT data.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».