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J-GLOBAL ID：202202286837982424   整理番号：22A1088240

健康管理のためのNSの安全なフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

NS’s Secure Framework for Healthcare

著者 (4件)： L Nithish Raja K (Sri Sairam Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Chennai,Tamil Nadu,India) ,  Nithya M. (Sri Sairam Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Chennai,Tamil Nadu,India) ,  R Shreyas (Sri Sairam Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Chennai,Tamil Nadu,India) ,  Samundeswari S. (Sri Sairam Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Chennai,Tamil Nadu,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCCI  ページ： 1-7  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 近年,プライバシーとセキュリティによる健康管理における管理多次元Ever-変化データは,困難なタスクである。疾患検出のための機械学習を採用した研究者の大部分は,データプライバシーとセキュリティに関して高い価値を生じなかった。機械学習と高度なセキュリティ対策を用いて,このプロジェクトは,スマートで安全な健康管理情報管理システムを作成するための新規な技術を提案する。このプロジェクトは,データ暗号化,粒状アクセス制御(GAC),活動監視,およびエンドポイントの検証のような技術を用いてプライバシーを保持するために,貯蔵とデータセキュリティを最適化することに焦点を合わせる。このシステムは,予測アルゴリズムと共に分散データに対するKDD(データベースにおける知識発見)プロセスを組み込んだ4層フレームワークから成り,ヘルスケア専門家が効果的な決定を取ることを可能にした。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： 最適化 ,  データベース ,  プライバシー ,  *健康管理 ,  高次元 ,  暗号 ,  アクセス制御 ,  セキュリティ ,  機械学習 ,  安全対策 ,  情報管理システム ,  知識発見
準シソーラス用語： エンドポイント ,  データプライバシー ,  データセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： フレームワーク