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J-GLOBAL ID：201702257838669562   整理番号：17A0410826

インサイダー攻撃に対する医療スマートフォンネットワークを守るへのBayes推論ベース検出機構【Powered by NICT】

A bayesian inference-based detection mechanism to defend medical smartphone networks against insider attacks

著者 (5件)： Meng Weizhi (Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Denmark) ,  Li Wenjuan (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China) ,  Xiang Yang (School of Information Technology, Deakin University, Australia) ,  Choo Kim-Kwang Raymond (Department of Information Systems and Cyber Security, University of Texas at San Antonio, San Antonio, USA) ,  Choo Kim-Kwang Raymond (School of Information Technology and Mathematical Sciences, University of South Australia, Australia)
資料名： Journal of Network and Computer Applications  (Journal of Network and Computer Applications)
巻： 78  ページ： 162-169  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0842A  ISSN： 1084-8045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヘルスケア産業の増加ディジタル化によって,広範囲のデバイス(tradditionally非ネットワーク化医療機器を含む)であるインターネットと相互接続されている。モバイル機器(例えばスマートフォン)は両患者と医療従事者のためのサービスと経験の品質を改善するためのヘルスケア産業で使用されている一つの共通装置であり,このようなデバイスをサポートする基本的なネットワークアーキテクチャは,医療スマートフォンネットワーク(MSN)と呼ばれている。,他のネットワークと同様に,MSNは広範囲の攻撃(例えば悪意内部者による高感度患者情報の漏洩)を受ける。本研究では,MSNに焦点を当て,このような環境における悪意のあるノードを同定するために,Bayes推論を用いた小型で効率的な信頼に基づくアプローチを提案した。二医療機関と実世界環境における筆者らの提案アプローチの展開を評価することにより,悪意あるノードの検出における提案アプローチの有効性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *スマートフォン ,  健康管理 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  インターネット ,  患者 ,  *ネットワーク ,  相互接続 ,  *Bayes推定 ,  医療従事者 ,  医療機器 ,  高感度
準シソーラス用語： 患者情報 ,  モバイルデバイス ,  ネットワーク化 ,  ディジタル化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 新たなアーキテクチャ ,  新たなスマートフォンネットワーク ,  侵入検出 ,  Bayes推論 ,  インサイダー攻撃

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： インサイダー ,  攻撃 ,  医療 ,  スマートフォン ,  Bayes推論