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Modelo de Autenticación y Control de Acceso Basado en Blockchain que Preserva la Privacidad para Usuarios de E-Salud

Autores: Alabdulatif, Abdullah

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Modelo de Autenticación y Control de Acceso Basado en Blockchain que Preserva la Privacidad para Usuarios de E-Salud


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Avances
Sistemas de salud electrónica
Paradigma basado en blockchain
Autenticación que preserva la privacidad
Integridad de los datos
Problemas de escalabilidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El avance de los sistemas de e-salud ha resultado en mejoras sustanciales en la entrega de atención médica a través de una gestión y accesibilidad de datos efectivas. El uso de soluciones de salud digital presenta peligros para la información sensible de salud, incluyendo el acceso no autorizado, violaciones de privacidad y debilidades de seguridad. Esta investigación presenta un paradigma basado en blockchain para la autenticación y el control de acceso que preserva la privacidad, diseñado específicamente para sistemas de e-salud. La arquitectura utiliza la blockchain de Ethereum, contratos inteligentes, firmas ciegas, consenso de Prueba de Autoridad (PoA) y funciones hash unidireccionales para mejorar la integridad de los datos, la seguridad y la privacidad en un marco descentralizado. La metodología propuesta aborda problemas de eficiencia computacional y escalabilidad mediante la implementación de técnicas criptográficas ligeras, logrando un retraso promedio de autenticación de 0.059 milisegundos, lo que representa una mejora de 4000 veces en comparación con los enfoques actuales. El modelo exhibe una disminución significativa en el uso de memoria, requiriendo solo 0.0198 MB en contraste con los 96.98 MB requeridos por los modelos de referencia, y alcanza una duración promedio de verificación de firma de 0.00092 milisegundos. Los hallazgos demuestran la capacidad del modelo para aplicaciones seguras, eficientes y escalables en e-salud, lo que garantiza la privacidad y el cumplimiento de las normas regulatorias.

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