一种用于分类大数据安全算法的统一框架：从医疗保健领域的视角出发

《PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES INDIA SECTION A-PHYSICAL SCIENCES》：A Unified Framework for Classifying Big Data Security Algorithms: A Healthcare Perspective

　　云计算技术使可穿戴医疗设备数据安全处理成为可能，研究提出基于机器学习的安全算法选择框架，验证三重加密优于其他混合算法，并探讨新兴安全技术对医疗服务的促进作用。

　　

摘要

云计算技术使得人们能够随时随地轻松获取医疗服务。这一点在利用云计算存储和处理来自可穿戴医疗设备的数据时表现得尤为明显。日常使用的可穿戴医疗设备会生成大量数据，这些数据也被称为“大数据”。通过对医疗设备产生的大数据进行分析，可以提前发现疾病，从而及时提供所需的医疗护理，尤其是对于患有严重或慢性健康问题的患者而言。本文分析了医疗设备在大数据安全与隐私方面所面临的挑战，以及医疗服务提供商为保障数据安全可能采取的解决方案。作者设计了一个基于机器学习（ML）的框架，根据各种安全参数来选择最佳的安全算法。研究结果表明，三重加密技术比其他混合安全算法更为安全。研究还使用基于支持向量机（SVM）的分类器来选择最佳安全算法，并将选择结果与决策树分类器的结果进行了比较。此外，本文还关注了医疗领域中迅速发展的安全技术，这些技术有望提升医疗服务水平并推动该领域的未来发展。