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J-GLOBAL ID：202202269533241194   整理番号：22A0203976

改良CNNを用いたIoT可能健康管理ネットワークのための知的セキュリティ性能予測【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Security Performance Prediction for IoT-Enabled Healthcare Networks Using an Improved CNN

著者 (6件)： Xu Lingwei (Department of Information Science and Technology, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Zhou Xinpeng (Department of Information Science and Technology, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Tao Ye (Department of Information Science and Technology, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Liu Lei (State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University, Xi’an, China) ,  Yu Xu (Department of Information Science and Technology, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Kumar Neeraj (Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 3  ページ： 2063-2074  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  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： グローバルヘルスケア産業と人工知能は,多様化した知的ヘルスケアアプリケーションの開発を促進した。モノのインターネット(IoT)は,多様化した知的ヘルスケア応用のハイスループット要求に適合する際に重要な役割を果たす。しかし,モバイルIoT可能ヘルスケアネットワークは多様で,オープンであり,ヘルスケアビッグデータ伝送は潜在的攻撃に脆弱であり,ネットワーク故障と重大なヘルスケアセキュリティ問題を引き起こす。リアルタイムで複雑なヘルスケアセキュリティイベントを処理するために,セキュリティ性能予測はモバイルIoT可能ヘルスケアネットワークにとって重要である。本論文では,まずセキュリティ性能を解析し,閉形式におけるセキュリティ性能の新しい表現を導いた。次に,リアルタイムでセキュリティ性能を分析するために,セキュリティ性能インテリジェント予測アルゴリズムを提案した。改良した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを設計して,それは4層畳込みと4分岐開始ブロックを結合して,同じ層で異なる畳込みカーネルを採用することができた。4分岐開始ブロックはCNNの幅を増加させ,一方,パラメータを減少させた。改良CNNモデルはCNNの幅を増加させるだけでなく,異なるサイズのヘルスケアデータ特徴を抽出するだけでなく,非線形ヘルスケアビッグデータへの適応性も増加する。異なる方法と比較して,提案したインテリジェントアルゴリズムはより良いセキュリティ性能予測を得ることができる。特に,予測精度のために,提案したインテリジェントアルゴリズムは20%増加した。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： アルゴリズム ,  畳込み ,  故障 ,  *ネットワーク ,  人工知能 ,  *健康管理 ,  携帯電話 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： データ伝送 ,  予測精度 ,  ハイスループット ,  閉形式 ,  予測アルゴリズム ,  *モノのインターネット ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  IoT ,  健康管理 ,  セキュリティ ,  性能予測