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ENCR NewsFlash 2025年1月
ENCR正在建立一个有关在癌症注册表（CRS）中使用AI的工作组。具有广泛的范围，工作组不仅将包括使用/实施机器学习进行研究，而且还包括围绕AI的法律框架，将大语言模型用于EHR数据提取，在日常CR管道中实施AI工具以及最终对AI工具的质量控制。鉴于主题，邀请来自不同专业知识领域的广泛专家参加。（例如，法律，AI，IT和癌症专家和流行病学家）。
诊断的ENCR建议基础
背景在欧洲，许多基于人群的癌症登记处正在收集，通常或针对某些特定项目，以及与癌症阶段和治疗有关的数据。常规收集临床数据是可能的，例如，在注册新癌症和/或通过将事件案例与外部信息来源（例如医院出院和门诊记录，健康保险报销数据或药物处方）联系起来时，可以通过主动注册方法进行临床数据。尽管诊断处的癌症阶段收集得很好，但收集治疗数据的原则在欧洲一级并未标准化。此数据允许：•监视治疗模式； •评估遵守临床指南的依从性； •评估人口水平的新治疗•识别卫生服务访问中的不平等现象以使用治疗数据，必须确保其在欧洲一级的可比性。这需要在欧洲基于欧洲的癌症注册表中对变量进行协调。分析此类数据的能力对于每个个人/地区以及欧洲委员会降低癌症死亡率并改善患者预后的举措特别感兴趣。癌症诊断，诊断阶段和治疗阶段是欧洲殴打癌症计划的一些关键支柱，该计划旨在提供更好的整合和全面的癌症护理，并评估对优质护理和药物的可及性2。在这种情况下，欧洲癌症登记委员会（ENCR）指导委员会和欧洲委员会联合研究中心（JRC）于2021年6月成立了治疗数据协调工作组，以建议收集治疗数据，并反思基于欧洲人群癌症癌症的治疗变量的指南。
AES/GCM 加密单元 (AGU)
加密和解密接口是分开的，数据包可以同时传递到 AGU 进行加密和解密。此 AGU 与国际空间站使用的访问飞行器通用通信协议以及其他 AES-GCM 链路完全兼容。一对 AGU 可用于保护一个通道。
链接对称链接加密的最大安全性
这种开创性的解决方案是专门建立的，可以满足面临最复杂威胁的客户的要求，从而使运营独立性和与联盟合作伙伴的无缝合作。Maxam链接旨在支持未来的互操作性标准，同时还确保了旧模式和设备互操作性以及满足现有平台的接口要求。它是出价/1650/1系列的直接拟合，形式和功能替代，bid/950和bid/1280提供了无缝的过渡，同时也可以替代kg-84a和kg-84c。
使用加密算法在云中的安全数据存储
云存储服务已显示出非常强大且受到良好喜爱，这对于行业的快速扩展至关重要。但是，由于故意攻击和管理层忽略，仍有许多安全事件导致大量敏感数据在云存储层泄漏。本文提出了一种云安全存储机制（CSSM），以确保云数据的保密性。为了实现加密，切开和分散存储，CSSM并入了以防止存储层的数据泄露，使用分散的存储和数据分散。此外，为了停止加密材料的泄漏，CSSM集成的秘密共享具有分层管理结构。实验发现表明，建议的机制不仅适合保护存储层的数据安全性免受泄漏的影响，而且还可以有效地存储大量的云数据，而无需大量的时间承诺。例如，使用CSSM上传或下载5G大小的文件，仅需646秒或269秒即可，这是可以接受的。
使用AES算法的加密和解密图像
现在，使用计算机，手机和许多其他设备等设备进行通信，存储和传输数据正在增加。因此，用户数量和未经授权的用户数量有所增加，这些用户的数量试图通过非法手段访问数据。这导致数据安全性问题。为了解决此问题，数据以加密格式存储或传输，并且未经授权的用户无法读取加密数据。加密在传输和存储期间确保数据确保数据。每个加密和解密过程都有两个方面：算法和使用密钥进行加密和解密。用于加密和解密的密钥是使加密过程安全的原因。有两种类型的加密机制：对称密钥加密，其中相同的密钥用于加密和解密。在非对称密钥加密的情况下，使用两个不同的键进行加密和解密。与非对称密钥算法相比，对称密钥算法更快，更易于实现，并且需要更少的处理能力。高级加密标准（AES）定义了由联邦信息处理标准（FIPS）出版物批准的加密算法，该算法可用于保护电子数据。AE具有较高的计算效率，128位的块大小以及对差分，线性，插值和方形攻击的强密码分析抗性[1] [2] [3]。图像处理的应用主要在军事通讯，法医，机器人技术，智能系统等中找到。相关工作在本文中，我们在MATLAB软件的帮助下在图像上实现AES算法。
使用同形加密保护医疗数据集
在当今的数字景观中，在最大化数据实用程序的同时需要保护隐私的需求推动了加密解决方案的发展。同态加密，这是一种在没有解密的情况下对加密数据进行计算的范式，在这项工作中脱颖而出。这项调查深入研究了同态加密的核心，探索其理论基础，算法优化和实际应用。各种方案的弹性，尤其是基于晶格密码学的方案的弹性，对对抗性威胁进行了检查。该调查强调了正在进行的优化同态加密，平衡加密鲁棒性与计算效率的努力。强调适应性，研究表明了同态加密如何在医疗保健和云计算等各个领域中找到效用。此外，它探讨了同构加密与人工智能等新兴技术的相交，并有望提供隐私的数据分析。展望未来，调查解决了预期量子计算后的量子后同构加密的挑战。同态加密是一种关键的力量，塑造了以隐私为中心的数字未来，以实现安全数据处理。
