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摘要：医疗保健行业通过整合医学互联网（IOMT）来通过从不同设备的传输介质（大约对医疗保健人员设备到医疗保健员工设备）启用数据来实现数据进行改革，以通过基于云的服务器进行适当诊断的患者进行进一步分析，从而产生高效和准确的结果。但是，IOMT技术在安全风险和脆弱性方面伴随着一系列缺点，例如违反和暴露患者的敏感和机密数据。此外，网络流量数据容易受到由无线通信和数据更改引起的拦截攻击，这可能会导致不良结果。倡导方案提供了对IOMT网络强大的入侵检测系统（ID）的洞察力。它利用一个蜜罐将攻击者从关键系统中移开，从而减少了攻击表面。此外，IDS还采用了结合逻辑回归和k-neart邻居算法的集合方法。这种方法可以利用两种算法的优势，以提高攻击检测准确性和鲁棒性。这项工作分析了使用的两个与IOMT相关的数据集的影响，性能，准确性和精确结果，其中包含多种攻击类型，例如中间人（MITM），数据注入和分布式拒绝服务（DDOS）。产生的结果表明，所提出的合奏方法有效地检测入侵尝试并将其分类为攻击或正常网络流量，第一个数据集的高精度为92.5％，第二个数据集的精度为99.54％，第二个数据集的精确度为96.74％，对于第二个数据集和99.228％的数据集和99.228％。
智能医疗系统的安全分析
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