論文の概要: Securing the Future of IoMT in the Post-Quantum Era: An Edge-Native Federated Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14515v1
- Date: Fri, 12 Jun 2026 14:47:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.940878
- Title: Securing the Future of IoMT in the Post-Quantum Era: An Edge-Native Federated Learning Approach
- Title（参考訳）: ポスト量子時代のIoMTの未来を守る:エッジ負のフェデレーション学習アプローチ
- Authors: Taym Alshoghri, Deemah H. Tashman, Mohammad Reza Gerami, Soumaya Cherkaoui,
- Abstract要約: Internet of Medical Things (IoMT) デバイスは、高度に機密性の高い健康データを処理しながら、厳しいリソース制約の下で動作している。
フェデレートラーニング(FL)は、トレーニング中に交換されたモデル更新が故意に個人医療情報を露出する可能性があるため、この状況をさらに複雑にする。
本稿では,量子レジリエントなIoMTを実現するための鍵技術として,量子後鍵確立,軽量暗号化,エッジネイティブオーケストレーションについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.146772373855934
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Internet of Medical Things (IoMT) devices operate under strict resource constraints while handling highly sensitive health data, making security and privacy critical concerns. Federated learning (FL) further complicates this landscape, as model updates exchanged during training may unintentionally expose private medical information. Emerging quantum computing capabilities threaten the long-term viability of conventional lightweight cryptographic mechanisms, motivating the integration of Post-Quantum Cryptography (PQC) into IoMT systems. This article discusses key enabling technologies for quantum-resilient IoMT, including post-quantum key establishment, lightweight encryption, and edge-native orchestration. We propose a scalable Kubernetes-based framework that integrates PQC into FL-enabled IoMT environments and validate it on a Raspberry Pi testbed. Results demonstrate that distributed cryptographic processing significantly reduces latency compared to sequential designs while maintaining feasible resource overhead. The primary contribution of this work lies in the design and validation of a secure orchestration and communication framework for FL-enabled IoMT systems. We conclude by outlining future directions toward energy-aware architectures, intelligent security optimization, and resilient next-generation Intelligent Internet of Medical Things (IIoMT) ecosystems.
- Abstract（参考訳）: Internet of Medical Things (IoMT) デバイスは、高度に機密性の高い健康データを処理しながら、厳格なリソース制約の下で動作し、セキュリティとプライバシを重要視している。
フェデレートラーニング(FL)は、トレーニング中に交換されたモデル更新が故意に個人医療情報を露出する可能性があるため、この状況をさらに複雑にする。
進化する量子コンピューティング能力は、従来の軽量暗号機構の長期的な生存性を脅かし、ポスト量子暗号(PQC)をIoMTシステムに統合する動機となっている。
本稿では,量子レジリエントなIoMTを実現するための鍵技術として,量子後鍵確立,軽量暗号化,エッジネイティブオーケストレーションについて論じる。
PQCをFL対応のIoMT環境に統合し,Raspberry Piテストベッド上で検証する,スケーラブルなKubernetesベースのフレームワークを提案する。
その結果、分散暗号処理は、リソースのオーバーヘッドを抑えながら、シーケンシャルな設計に比べて遅延を著しく低減することを示した。
この研究の主な貢献は、FL対応のIoMTシステムのためのセキュアなオーケストレーションおよび通信フレームワークの設計と検証である。
我々は,エネルギーを意識したアーキテクチャ,インテリジェントなセキュリティ最適化,次世代のIntelligent Internet of Medical Things(IIoMT)エコシステムへの今後の方向性を概説して結論付けた。
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