Asegurando la internet de las cosas de la salud: aprendizaje federado embebido impulsado por memoria a largo plazo de corto plazo para la detección de ciberataques
Autores: Kumar, Manish; Kim, Sunggon
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Asegurando la internet de las cosas de la salud: aprendizaje federado embebido impulsado por memoria a largo plazo de corto plazo para la detección de ciberataques
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Internet de las cosas de la salud
Desafíos de ciberseguridad
Aprendizaje federado
Redes de memoria a largo plazo
Detección de ciberataques
Privacidad de datos.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
La proliferación de Internet de las Cosas de Salud (IoHT) introduce beneficios significativos para la atención médica a través de una mayor conectividad y percepciones basadas en datos, pero también presenta importantes desafíos de ciberseguridad. Proteger los datos de salud sensibles de los ciberataques es crítico.
Descripción
La proliferación de Internet de las Cosas de Salud (IoHT) introduce beneficios significativos para la atención médica a través de una mayor conectividad y percepciones basadas en datos, pero también presenta importantes desafíos de ciberseguridad. Proteger los datos de salud sensibles de los ciberataques es crítico.