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使用元保护基于 IoMT 的医疗保健系统...
1 信息与计算机科学系，计算机科学与工程学院，哈伊勒大学，哈伊勒 81481，沙特阿拉伯。2 信息学与计算机系统系，计算机科学学院，哈立德国王大学，阿卜哈-61421，沙特阿拉伯。3 计算机工程系，计算机工程科学学院，萨坦姆·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学，Al-Kharj，11942，沙特阿拉伯。4 计算机科学系，应用学院，伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学，邮政信箱 1982，达曼，31441，沙特阿拉伯。5 计算机科学系，科学学院，Ibb 大学，也门。6* 爱尔兰国立大学梅努斯分校 (NUIM) 商学院，梅努斯，W23 F2H6，爱尔兰。7 计算系，东南科技大学，卡洛，R93 V960，爱尔兰。 8 沙特阿拉伯王国纳季兰大学科学与艺术学院计算机科学系，Sharurah-68341。
r e v i w of Medical Thing Things Security框架风险评估和管理：范围审查
背景：医学互联网（IOMT）技术的大量扩展为改善医疗保健带来了许多机会。同时，它们的使用增加了安全风险，带来了安全和隐私问题，并威胁了医疗机构或医疗保健提供的功能。目的：此范围审查旨在确定为IOMT安全设计风险评估和管理框架方面的进展。根据框架是否解决了风险管理的技术设计或评估技术措施以确保IOMT环境的安全性，将发现的框架分为两组。此外，本文打算找出框架是否还包括对与IOMT安全有关的组织措施的评估。方法：此审查是使用Prisma SCR指南制备的。在引用数据库中搜索了相关的研究网络科学和Scopus。搜索仅限于2018年至2023年9月17日在英文中发表的文章。初始搜索产生了1341篇文章，其中范围审查中包括44（3.3％）。进行了定性分析，重点是选定的安全性观点和给定区域的进度。结果：32篇文章描述了风险评估和管理框架的设计。十二篇文章描述了评估IOMT设备安全性的框架设计，并可能提供了不同IOMT替代方案的比较。从选定的安全角度准备了其中的文章的描述。结论：审查表明，有必要在IOMT体系结构的所有层面上为操作安全和隐私风险管理创建全面或整体框架。它包括特定技术解决方案和框架的设计，以连续评估IOMT环境的整体信息安全和隐私。不幸的是，即使在文章中强调了组织措施的重要性，但发现的框架都没有提供对组织措施的评估。研究人员感兴趣的另一个领域可能是IOMT的一般风险管理数据库的设计，其中包括与特定设备相关的潜在与IOMT相关的风险。关键字：网络安全，医疗保健，信息系统，IOMT，物联网，威胁，传感器
Robert 等人，《美索不达米亚医疗保健人工智能杂志》第 2024 卷，135–169
摘要 随着医疗保健越来越依赖医疗物联网 (IoMT) 基础设施，建立一个安全的系统来保证患者数据的机密性和隐私性至关重要。该系统还必须促进与医疗保健生态系统内的其他方安全共享医疗保健信息。然而，这种增强的连接性也引入了网络安全攻击和漏洞。这篇全面的评论探讨了 IoMT 的最新进展、IoMT 的安全要求、IoMT 中的加密技术、加密技术在保护 IoMT 中的应用、针对加密技术的安全攻击、缓解策略和未来的研究方向。该研究采用综合审查方法，综合了 2020 年至 2024 年期间出版的同行评审期刊、会议论文集、书籍章节、书籍和网站的研究结果，以评估它们与 IoMT 系统中加密应用的相关性。尽管取得了进展，但 IoMT 中的加密算法仍然容易受到安全攻击，例如中间人攻击、重放攻击、勒索软件攻击、密码分析攻击、密钥管理攻击、选择明文/选择密文攻击和旁道攻击。虽然同态加密等技术增强了安全性，但它们的高计算和功率需求对资源受限的 IoMT 设备构成了挑战。量子计算的兴起威胁着当前加密协议的有效性，凸显了研究抗量子密码学的必要性。该评论指出了现有密码学研究中的关键差距，并强调了未来的发展方向，包括轻量级密码学、抗量子方法和人工智能驱动的安全机制。这些创新对于满足 IoMT 系统日益增长的安全要求和防范日益复杂的威胁至关重要。
安全增强的轻量级和匿名的用户身份验证方案，用于基于物联网的医疗保健
I.医学互联网（IOMT）是医疗设备和应用程序的收敛，可以使用网络技术连接到医疗保健信息技术系统[1]。过去几年中，IOMT的发展是由医疗保健领域中无线医疗传感器网络（WMSN）广泛使用的驱动。过去几年中，WMSN在医疗保健领域广泛使用了IOMT的发展[2]。在这样的情况下，将各种复杂的传感器设备放置在患者中，以收集和监视其生理参数，而不会损害其舒适性并将数据无线传输到医生的手持设备，例如平板电脑，智能手机和其他设备。基于这些数据，医生可以更全面地评估患者的健康状况。尽管收集了所有数据
Healthcare 2025：塑造未来的趋势和机会
3。IOMT：前进的连接护理..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 87 6IOMT：前进的连接护理..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 87 6
基于量子的医疗物联网安全可信隐私保护技术：深入分析
量子密钥分发 (QKD) 和基于量子的隐私保护技术的出现为保护医疗物联网 (IoMT) 系统内的通信通道开启了一个新时代。在这项深入的调查中，我们将研究量子密码学在医疗数据安全方面的基本原理、用途和影响。旅程从对量子密码学的深入概述开始，揭示叠加、纠缠和量子门的概念，这些概念构成了量子计算的基础。在此过程中，我们将研究量子密码学的用途，重点介绍其对解决 IoMT 系统数据密集型和网络化特性所带来的特定问题的贡献。我们细致地剖析了 QKD 在确保 IoMT 内安全通信方面的相关性，并通过案例研究和实验证明了基于量子的隐私保护技术的实用性和有效性。从远程医疗网络到可穿戴健康设备，每个案例研究都为量子安全加密的应用提供了宝贵的见解，展示了其加强数据完整性和机密性的能力。对现有研究的细致调查，加上对量子密码学进展的分析，提供了当前形势的全景。从硬件限制到距离限制，这项研究探索了挑战和突破，为未来将量子技术集成到 IoMT 系统中提供了路线图。将基于量子的方法与传统密码学进行比较，揭示了计算复杂性、密钥分发方法和实时加密考虑因素的细微差别。这种比较分析可作为医疗从业者和技术人员在 IoMT 环境中采用基于量子的隐私保护技术方面做出明智决策的指南。案例研究和实验共同描绘了基于量子的隐私保护技术在 IoMT 场景中的实用性和前景。展望未来的发展，探索范围延伸到量子硬件改进、标准化工作以及量子技术与边缘计算和区块链等新兴趋势的融合。随着医疗保健行业站在量子革命的风口浪尖，本文提供的全面见解为通过量子密码学的视角理解、实施和塑造安全医疗保健通信的未来奠定了基础。
增强医疗保健中的网络安全：机器学习和深入学习策略用于医学事物的入侵检测
摘要：物联网越来越多地用于医疗保健中，从而导致医学事物的迅速增长。该技术极有帮助监测患者并收集数据进行治疗。但是，这种技术组合也引入了重大的安全威胁，尤其是侵入医学事物（IOMT）系统的风险。本文评估了机器学习和深度学习如何改善IOMT的入侵检测系统。本文回顾了当前在入侵检测系统（IDS）中使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的使用，重点是检测IOMT中异常活动及其有效性的系统。通过比较传统和较新的模型，例如PCA-GWO混合模型，这项研究强调了设计和改进模型以识别安全威胁的重要性。研究发现，尽管ML和DL为检测入侵提供了强大而有效的解决方案，但它们还面临计算需求，数据收集和隐私方面的挑战，并使模型易于解释。进一步的研究可以帮助改善这些领域，包括最佳算法，收集数据的法律方法以及使用高级加密和联合学习，以平衡效率与隐私。本文得出结论，优化的ML和DL技术可以大大提高IOMT的安全性，从而确保关键的医疗数据保持完整和私密。
智能医疗：利用环境智能探索医疗物联网
摘要：环境智能 (AMI) 代表了信息技术的重大进步，它具有感知性、适应性，并且能够很好地适应人类需求。它在各个领域都具有巨大的前景，尤其与医疗保健有关。人工智能 (AI) 与医疗物联网 (IoMT) 的结合，在医疗环境中创建了 AMI 环境，进一步丰富了医疗保健领域的这一概念。本调查通过回顾 AMI 技术在 IoMT 中的应用，为医疗保健领域的研究人员和从业者提供了宝贵的见解。该分析涵盖了基本基础设施，包括智能环境和可穿戴和非可穿戴医疗设备的频谱，以实现医疗保健环境中的 AMI 愿景。此外，本调查全面概述了用于制定针对医疗保健应用的 IoMT 系统的尖端 AI 方法，并阐明了现有的研究问题，旨在指导和启发这一充满活力的领域的进一步发展。
智能医疗系统的安全分析
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％。
使用自我出版的
Priya Vij 1*，Patil Manisha Prashant 1摘要背景：卵巢癌（OC）是女性生殖系统的高致命性恶性肿瘤，其特征是由于疾病的复杂性和晚期诊断，其死亡率高以及与临床研究相关的挑战。技术的进步，例如医学事物（IOMT），为改善OC检测和诊断提供了新的机会。目的：本研究旨在使用IOMT数据开发和评估一种新型的OC检测方法，利用自组织图（SOM）和改进的复发性神经网络（IRNN），并通过扩展的和谐搜索优化（EHSO）算法增强了重复的神经网络（IRNN），以提高功能选择和分类准确性。方法：该研究利用IOMT的OC数据并应用了SOM进行功能选择，这有助于管理和分类大数据集。SOM被用来改善数据表示形式，并解决标签和分类数据中的挑战。使用EHSO算法进行了优化的IRNN模型，以增强分类性能。