論文の概要: Securing The Future Of Healthcare: Building A Resilient Defense System For Patient Data Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16170v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 04:25:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 18:45:39.546589
• Title: Securing The Future Of Healthcare: Building A Resilient Defense System For Patient Data Protection
• Title（参考訳）: 医療の未来を守る:患者データ保護のためのレジリエントな防衛システムの構築
• Authors: Oluomachi Ejiofor, Ahmed Akinsola,
• Abstract要約: この研究は、勾配ボオスティング機械学習モデルを用いて、医療データ漏洩の深刻度を予測する。 その結果、ハッキングとITインシデントは、医療業界で最も一般的なタイプの違反であることがわかった。 モデル評価の結果,勾配向上アルゴリズムは良好に動作することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing importance of data in the healthcare sector has led to a rise in cybercrime targeting patient information. Data breaches pose significant financial and reputational risks to many healthcare organizations including clinics and hospitals. This study aims to propose the ideal approach to developing a defense system that ensures that patient data is protected from the insidious acts of healthcare data threat actors. Using a gradientboosting classifier machine learning model, the study predicts the severity of healthcare data breaches. Secondary data was collected from the U.S. Department of Health and Human Services Portal with key indicators. Also, the study gathers key cyber-security data from Kaggle, which was utilized for the study. The findings revealed that hacking and IT incidents are the most common type of breaches in the healthcare industry, with network servers being targeted in most cases. The model evaluation showed that the gradient boosting algorithm performs well. Therefore, the study recommends that organizations implement comprehensive security protocols, particularly focusing on robust network security to protect servers
• Abstract（参考訳）: 医療分野におけるデータの重要性の高まりは、患者情報を対象としたサイバー犯罪の増加につながっている。 データ漏洩は、診療所や病院を含む多くの医療機関に経済的、評判の高いリスクをもたらす。 本研究は、医療データ脅威アクターの悪行から患者データが保護されることを保証する防衛システムを開発するための理想的なアプローチを提案することを目的とする。 この研究は、勾配ブースティング分類器機械学習モデルを用いて、医療データ漏洩の深刻度を予測する。 二次データは米国保健福祉ポータルから収集され、重要な指標が得られた。 また、この研究はKaggleから重要なサイバーセキュリティデータを収集し、研究に利用した。 その結果、ハッキングとITインシデントが医療業界で最も一般的なタイプの違反であり、ほとんどのケースでネットワークサーバーがターゲットになっていることが明らかになった。 モデル評価の結果,勾配向上アルゴリズムは良好に動作することがわかった。 そのためこの研究は、組織が包括的なセキュリティプロトコルを実装することを推奨しており、特にサーバーを保護するための堅牢なネットワークセキュリティに焦点を当てている。

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