Modelo de seguridad adaptable para datos sanitarios mediante PNL biomédico
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La seguridad y privacidad de los datos de los pacientes se ha convertido en una preocupación crítica, dada la relevancia de las cualidades de la información de los pacientes en los RME. El acceso no autorizado y la manipulación poco ética de los datos podrían provocar una calamidad médica y económica a gran escala. Muchos investigadores han estudiado la seguridad de los big data en la última década y han desarrollado numerosos modelos de seguridad para proteger los datos de ataques malintencionados y filtraciones. Sin embargo, debido a la aleatoriedad y el dinamismo de los big data, ...
La seguridad y privacidad de los datos de los pacientes se ha convertido en una preocupación crítica, dada la relevancia de las cualidades de la información de los pacientes en los RME. El acceso no autorizado y la manipulación poco ética de los datos podrían provocar una calamidad médica y económica a gran escala. Muchos investigadores han estudiado la seguridad de los big data en la última década y han desarrollado numerosos modelos de seguridad para proteger los datos de ataques malintencionados y filtraciones. Sin embargo, debido a la aleatoriedad y el dinamismo de los big data, se requiere una arquitectura de seguridad adaptativa y dinámica para hacer frente a la incertidumbre de las propiedades de los datos. La seguridad adaptativa es una solución a este reto que proporciona una estrategia de seguridad basada en el examen continuo de comportamientos y eventos y en la adaptación eficaz a los peligros antes de que se materialicen. El uso de métodos de aprendizaje automático para proponer un modelo de seguridad adaptable y dinámico en el sector sanitario añade mucho valor al sistema de seguridad existente.
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