論文の概要: Advancing Biomedical Signal Security: Real-Time ECG Monitoring with Chaotic Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01310v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 17:08:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:45:45.565343
• Title: Advancing Biomedical Signal Security: Real-Time ECG Monitoring with Chaotic Encryption
• Title（参考訳）: バイオメディカルシグナルセキュリティの強化:カオス暗号化によるリアルタイムECGモニタリング
• Authors: Beyazit Bestami Yuksel, Ayse Yilmazer Metin,
• Abstract要約: 我々は,ECG信号の完全性と機密性を保護するためにカオス暗号化を統合したリアルタイムECG監視システムを開発した。 その結果,カオス暗号化はデータのセキュリティ向上に有効であることが示された。 ディープラーニングに基づくリアルタイム疾患検出モデルは、暗号化されたデータとシームレスに動作し、セキュリティを損なうことなく正確な診断を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The real time analysis and secure transmission of electrocardiogram (ECG) signals are critical for ensuring both effective medical diagnosis and patient data privacy. In this study, we developed a real time ECG monitoring system that integrates chaotic encryption to protect the integrity and confidentiality of ECG signals during acquisition, transmission, and storage. By leveraging the logistic map as the chaotic function for encryption, our system offers a highly secure framework that dynamically encrypts ECG signals without adding significant latency. To validate the system's reliability, we applied a series of security tests. The results demonstrate that chaotic encryption is effective in enhancing data security, as evidenced by high entropy values and strong key sensitivity, ensuring protection against common cryptographic attacks. Additionally, the system's real time disease detection model, based on deep learning, operates seamlessly with encrypted data, providing accurate diagnosis without compromising security. Our findings indicate that chaotic encryption, paired with real time analysis, is a powerful method for protecting sensitive medical data, making this approach particularly relevant for telemedicine and remote patient monitoring applications. The success of this system highlights its potential for broader application to other biomedical signals, providing a secure infrastructure for the future of digital health.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号のリアルタイム解析と安全な送信は、効果的な診断と患者のデータのプライバシーを確保するために重要である。 本研究では,取得,送信,記憶中のECG信号の完全性と機密性を保護するためにカオス暗号を統合したリアルタイムECGモニタリングシステムを開発した。 本システムでは,ロジスティックマップをカオス関数として利用することにより,高いレイテンシを伴わずにECG信号を動的に暗号化する高度にセキュアなフレームワークを提供する。 システムの信頼性を検証するために,一連のセキュリティテストを適用した。 その結果、カオス暗号化は、高いエントロピー値と強力なキー感度によって証明され、共通の暗号攻撃に対する保護を確実にするデータセキュリティの強化に有効であることが示された。 さらに、ディープラーニングに基づくリアルタイム疾患検出モデルは、暗号化されたデータとシームレスに動作し、セキュリティを損なうことなく正確な診断を提供する。 以上の結果から,カオス暗号化とリアルタイム分析の併用は,医療データを保護するための強力な手法であり,遠隔医療・遠隔患者監視に特に有用であることが示唆された。 このシステムの成功は、他のバイオメディカル信号への広範な応用の可能性を強調し、デジタルヘルスの将来のための安全なインフラを提供する。

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