論文の概要: A Novel Zero-Trust Machine Learning Green Architecture for Healthcare IoT Cybersecurity: Review, Analysis, and Implementation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07368v1
- Date: Sun, 14 Jan 2024 21:01:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 12:37:32.924954
- Title: A Novel Zero-Trust Machine Learning Green Architecture for Healthcare IoT Cybersecurity: Review, Analysis, and Implementation
- Title（参考訳）: 医療IoTサイバーセキュリティのためのZero-Trust Machine Learning Green Architecture: レビュー,分析,実装
- Authors: Zag ElSayed, Nelly Elsayed, Sajjad Bay,
- Abstract要約: 医療アプリケーションにおけるIoT(Internet of Things)デバイスの統合は、患者のケア、監視、データ管理に革命をもたらした。
しかし、これらのデバイスの急速な関与は、患者のプライバシーと医療データの整合性に重大な脅威をもたらす情報セキュリティ上の懸念をもたらす。
本稿では、医療アプリケーション内のIoTデバイスにおけるセキュリティ脆弱性に対処し、軽減するために設計された、機械学習(ML)ベースのアーキテクチャを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Internet of Things (IoT) devices in healthcare applications has revolutionized patient care, monitoring, and data management. The Global IoT in Healthcare Market value is $252.2 Billion in 2023. However, the rapid involvement of these devices brings information security concerns that pose critical threats to patient privacy and the integrity of healthcare data. This paper introduces a novel machine learning (ML) based architecture explicitly designed to address and mitigate security vulnerabilities in IoT devices within healthcare applications. By leveraging advanced convolution ML architecture, the proposed architecture aims to proactively monitor and detect potential threats, ensuring the confidentiality and integrity of sensitive healthcare information while minimizing the cost and increasing the portability specialized for healthcare and emergency environments. The experimental results underscore the accuracy of up to 93.6% for predicting various attacks based on the results demonstrate a zero-day detection accuracy simulated using the CICIoT2023 dataset and reduces the cost by a factor of x10. The significance of our approach is in fortifying the security posture of IoT devices and maintaining a robust implementation of trustful healthcare systems.
- Abstract（参考訳）: 医療アプリケーションにおけるIoT(Internet of Things)デバイスの統合は、患者のケア、監視、データ管理に革命をもたらした。
Global IoT in Healthcare Marketの評価額は2023年で252億ドルである。
しかし、これらのデバイスの急速な関与は、患者のプライバシーと医療データの整合性に重大な脅威をもたらす情報セキュリティ上の懸念をもたらす。
本稿では、医療アプリケーション内のIoTデバイスにおけるセキュリティ脆弱性に対処し、軽減するために設計された、機械学習(ML)ベースのアーキテクチャを紹介する。
先進的な畳み込みMLアーキテクチャを活用することで、提案アーキテクチャは、潜在的な脅威を積極的に監視し、検出し、機密性の高い医療情報の機密性と整合性を確保するとともに、コストを最小化し、医療や緊急環境に特化したポータビリティを高めることを目的としている。
実験結果は、CICIoT2023データセットを用いてシミュレーションしたゼロデイ検出精度を実証し、x10の係数でコストを削減した結果に基づいて、様々な攻撃を予測するための最大93.6%の精度を示している。
このアプローチの重要性は、IoTデバイスのセキュリティ姿勢を強化し、信頼できる医療システムの堅牢な実装を維持することです。
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