論文の概要: Detecting Anomalous User Behavior in Remote Patient Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11844v1
- Date: Tue, 22 Jun 2021 14:59:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-23 19:38:10.534202
- Title: Detecting Anomalous User Behavior in Remote Patient Monitoring
- Title（参考訳）: 遠隔患者モニタリングにおける異常ユーザ行動の検出
- Authors: Deepti Gupta, Maanak Gupta, Smriti Bhatt, and Ali Saman Tosun
- Abstract要約: IoMTとスマートホームデバイスを用いた遠隔患者モニタリングのための異常検出モデルを提案する。
隠れマルコフモデル(HMM)に基づく異常検出手法を提案する。
提案したHMMに基づく異常検出モデルは,RPMの文脈における異常の同定において98%以上の精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26249027950824505
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growth in Remote Patient Monitoring (RPM) services using wearable and
non-wearable Internet of Medical Things (IoMT) promises to improve the quality
of diagnosis and facilitate timely treatment for a gamut of medical conditions.
At the same time, the proliferation of IoMT devices increases the potential for
malicious activities that can lead to catastrophic results including theft of
personal information, data breach, and compromised medical devices, putting
human lives at risk. IoMT devices generate tremendous amount of data that
reflect user behavior patterns including both personal and day-to-day social
activities along with daily routine health monitoring. In this context, there
are possibilities of anomalies generated due to various reasons including
unexpected user behavior, faulty sensor, or abnormal values from
malicious/compromised devices. To address this problem, there is an imminent
need to develop a framework for securing the smart health care infrastructure
to identify and mitigate anomalies. In this paper, we present an anomaly
detection model for RPM utilizing IoMT and smart home devices. We propose
Hidden Markov Model (HMM) based anomaly detection that analyzes normal user
behavior in the context of RPM comprising both smart home and smart health
devices, and identifies anomalous user behavior. We design a testbed with
multiple IoMT devices and home sensors to collect data and use the HMM model to
train using network and user behavioral data. Proposed HMM based anomaly
detection model achieved over 98% accuracy in identifying the anomalies in the
context of RPM.
- Abstract（参考訳）: ウェアラブルおよび非ウェアラブル型医療物のインターネット(IoMT)を用いた遠隔患者モニタリング(RPM)サービスの成長は、診断の質を改善し、さまざまな医療条件のタイムリーな治療を容易にすることを約束する。
同時に、iomtデバイスの増殖は、個人情報の盗難、データ漏洩、侵害された医療機器などの破滅的な結果をもたらす悪質な活動の可能性を増大させ、人間の生命を危険にさらす。
IoMTデバイスは、日々の健康モニタリングとともに、個人的および日々のソーシャル活動を含むユーザー行動パターンを反映する膨大な量のデータを生成する。
この文脈では、予期せぬユーザ行動、障害センサー、悪意のある/妥協されたデバイスからの異常値など、様々な理由で異常が発生する可能性がある。
この問題に対処するためには、異常を特定し緩和するためのスマートヘルスケアインフラを確保するためのフレームワークを開発する必要がある。
本稿では,IoMTとスマートホームデバイスを用いたRPMの異常検出モデルを提案する。
スマートホームとスマートヘルスデバイスの両方からなるRPMのコンテキストにおいて,正常なユーザ動作を解析し,異常なユーザ動作を特定するHMMに基づく異常検出を提案する。
我々は、複数のIoMTデバイスとホームセンサを備えたテストベッドを設計し、データを収集し、HMMモデルを用いてネットワークおよびユーザ行動データを用いてトレーニングする。
提案したHMMに基づく異常検出モデルは,RPMの文脈における異常の同定において98%以上の精度を達成した。
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