Mobile health (mHealth) applications (apps) have gained significant popularity over the last few years due to its tremendous benefits, such as lowering healthcare cost and increasing patient awareness. However, the sensitivity of healthcare data makes the security of mHealth apps a serious concern. In this review, we aim to identify and analyse the reported challenges that the developers of mHealth apps face concerning security. Additionally, our study aimed to develop a conceptual framework with the challenges faced by mHealth apps development organization for developing secure apps. The knowledge of such challenges can help to reduce the risk of developing insecure mHealth apps. We followed the Systematic Literature Review method for this review. We selected studies that have been published between January 2008 and October 2020. We selected 32 primary studies using predefined criteria and used thematic analysis method for analysing the extracted data. We identified nine challenges that can affect the development of secure mHealth apps. Such as 1) lack of security guidelines and regulations for developing secure mHealth apps, 2) developers lack of knowledge and expertise for secure mHealth app development, 3) lack of stakeholders involvement during mHealth app development, etc . Based on our analysis, we have presented a conceptual framework which highlights the correlation between the identified challenges. We conclude that our findings can help them identify their weaknesses and improve their security practices. Similarly, mHealth apps developers can identify the challenges they face to develop mHealth apps that do not pose security risks for users. Our review is a step towards providing insights into the development of secure mHealth apps. Our proposed conceptual framework can act as a practice guideline for practitioners to enhance secure mHealth apps development.


翻译:过去几年来,移动健康(保健)应用软件(应用程序)因其巨大的效益,例如降低保健成本和增加患者认识,受到极大欢迎。然而,保健数据的敏感性使保健安全应用软件的安全受到严重关切。在这次审查中,我们的目标是查明和分析已报告的保健应用软件开发者在安全方面面临的挑战。此外,我们的研究旨在建立一个概念框架,应对保健应用开发组织在开发安全应用软件方面面临的挑战。对这些挑战的了解有助于减少开发不安全的保健应用软件的风险。我们遵循了本次审查的系统文学审查方法。我们选择了2008年1月至2020年10月出版的研究报告。我们利用预先确定的标准选择了32项主要研究,并使用专题分析方法分析提取的数据。我们确定了九个可能影响安全健康应用软件开发的挑战。我们的研究旨在为安全健康应用软件开发制定安全准则和规章,2 开发安全应用软件缺乏知识和专长,3 缺乏利益攸关方参与软件开发等。基于我们的分析,我们选择了2008年1月至2020年10月出版的研究报告,我们选择了用于分析安全发展的挑战的概念框架。我们提出了一个概念性框架。我们的安全健康实践可以确定安全发展的挑战。 我们的实践可以向用户说明我们的安全健康发展的挑战。我们确定一个概念框架。 我们的弱点,我们可以确定它们之间的关联性做法。我们可以确定一个概念框架。 我们的弱点分析,我们可以确定安全发展方法可以确定安全发展方法可以确定它们之间的关联性做法。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
101+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
13+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4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3月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月11日
3D Deep Learning on Medical Images: A Review
Arxiv
12+阅读 · 2020年4月1日
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
13+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4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