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J-GLOBAL ID：202202266346247803   整理番号：22A0914326

IoT可能健康管理データのファジィ論理ベースのプライバシーを意識した動的リリース【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy-Logic-Based Privacy-Aware Dynamic Release of IoT-Enabled Healthcare Data

著者 (7件)： Attaullah Hasina (Department of Computer Science, COMSATS University Islamabad, Islamabad, Pakistan) ,  Kanwal Tehsin (Department of Computer Science, COMSATS University Islamabad, Islamabad, Pakistan) ,  Anjum Adeel (Department of Computer Sciences, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China) ,  Ahmed Ghufran (School of Computing, National University of Computer and Emerging Sciences, Karachi, Pakistan) ,  Khan Suleman (Department of Computer and Information Sciences, Northumbria University, Newcastle upon Tyne, U.K.) ,  Rawat Danda B. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Howard University, Washington, DC, USA) ,  Khan Rizwan (Institute of Management Sciences, Peshawar, Pakistan)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 9  号： 6  ページ： 4411-4420  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医療部門におけるモノのインターネットの最近の発展は,政府と産業からかなりの認識を達成した。多様な情報源から蓄積された健康管理データは,患者診断に有用な健康サービスプロバイダによって,また,重要な分析の研究に有用である。しかし,健康管理データは保護する必要がある個人の敏感な情報を含む。個人の敏感な健康情報は複数の属性を含み,この情報の相関はプライバシーの破綻につながる可能性がある。より複雑なシナリオでは,そのようなタイプのデータは周期的かつ動的に放出され,個人データの存在のため,個人のプライバシー b解が重要になる。本論文では,動的データ放出シナリオにおける多重感度属性を持つ個人のプライバシーを保護するために,ファジー論理ベースインテリジェントプライバシー認識アルゴリズムを提案した。形式的モデリングと解析は,提案した方式が健康関連データを解放しながらロバストなプライバシー保証を提供することを示した。さらに,経験的評価は,提案モデルが情報損失と質問精度に関して最先端の手法より優れていることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 供給者 ,  情報 ,  情報源 ,  *プライバシー ,  多重化 ,  個人 ,  *健康管理 ,  ロバスト性 ,  *ファジィ論理
準シソーラス用語： 健康情報 ,  サービスプロバイダ ,  認識アルゴリズム ,  データ損失 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： IoT ,  管理データ ,  ファジィ論理 ,  プライバシー ,  意識