Health records data security is one of the main challenges in e-health systems. Authentication is one of the essential security services to support the stored data confidentiality, integrity, and availability. This research focuses on the secure storage of patient and medical records in the healthcare sector where data security and unauthorized access is an ongoing issue. A potential solution comes from biometrics, although their use may be time-consuming and can slow down data retrieval. This research aims to overcome these challenges and enhance data access control in the healthcare sector through the addition of biometrics in the form of fingerprints. The proposed model for application in the healthcare sector consists of Collection, Network communication, and Authentication (CNA) using biometrics, which replaces an existing password-based access control method. A sensor then collects data and by using a network (wireless or Zig-bee), a connection is established, after connectivity analytics and data management work which processes and aggregate the data. Subsequently, access is granted to authenticated users of the application. This IoT-based biometric authentication system facilitates effective recognition and ensures confidentiality, integrity, and reliability of patients, records and other sensitive data. The proposed solution provides reliable access to healthcare data and enables secure access through the process of user and device authentication. The proposed model has been developed for access control to data through the authentication of users in healthcare to reduce data manipulation or theft.


翻译:健康记录数据安全是电子卫生系统面临的主要挑战之一。认证是支持数据保密性、完整性和可获取性的基本安全服务之一。这一研究侧重于在数据安全和未经授权访问是一个持续问题的保健部门安全储存病人和医疗记录;一个潜在的解决办法来自生物鉴别技术,尽管其使用可能耗时,并会减缓数据检索速度。这项研究的目的是克服这些挑战,并通过增加指纹形式的生物鉴别技术,加强保健部门的数据获取控制。在保健部门应用的拟议模式包括使用生物鉴别技术的收集、网络通信和认证(CNA),以取代现有的以密码为基础的访问控制方法。传感器然后收集数据,并使用网络(无线或Zig-bee),在连接分析和数据管理工作处理和汇总数据之后,建立连接。随后,允许认证用户使用应用的指纹,这种基于IoT的生物鉴别技术的生物鉴别系统有助于有效识别和确保病人、记录和其他敏感数据的保密性、完整性和可靠性。拟议的解决方案通过保密性、保密性、记录和其他敏感数据的认证用户获取数据,使用户能够可靠地获得安全的信息。拟议解决办法通过获取数据,使用户能够可靠地获取数据,从而降低对健康资料的认证数据获取。拟议数据。拟议解决办法使用户能够通过获取数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

分类学是分类的实践和科学。Wikipedia类别说明了一种分类法,可以通过自动方式提取Wikipedia类别的完整分类法。截至2009年,已经证明,可以使用人工构建的分类法(例如像WordNet这样的计算词典的分类法)来改进和重组Wikipedia类别分类法。 从广义上讲,分类法还适用于除父子层次结构以外的关系方案,例如网络结构。然后分类法可能包括有多父母的单身孩子,例如,“汽车”可能与父母双方一起出现“车辆”和“钢结构”;但是对某些人而言,这仅意味着“汽车”是几种不同分类法的一部分。分类法也可能只是将事物组织成组,或者是按字母顺序排列的列表;但是在这里,术语词汇更合适。在知识管理中的当前用法中,分类法被认为比本体论窄,因为本体论应用了各种各样的关系类型。 在数学上,分层分类法是给定对象集的分类树结构。该结构的顶部是适用于所有对象的单个分类,即根节点。此根下的节点是更具体的分类,适用于总分类对象集的子集。推理的进展从一般到更具体。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
近期必读的六篇 ICML 2020【域自适应】相关论文
专知会员服务
46+阅读 · 2020年9月29日
【CIKM2020】学习个性化网络搜索会话
专知会员服务
14+阅读 · 2020年9月20日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月5日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月4日
VIP会员
相关资讯
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员