3、医疗物联网安全与隐私保护：挑战与解决方案

医疗物联网安全与隐私保护：挑战与解决方案

医疗物联网安全监测与数据隐私保护方法

在网络安全和隐私需求日益增长的背景下，检测和预防网络入侵者并非易事。为解决这一问题，构建了安全监控基础设施，用于检查 DNS 网络流量、蜜罐数据、IP 流数据和 HTTP 网络流量。其最优解决方案是采用数据关联方案，包括在分布式源中存储和处理数据。在此阶段，为识别域名、数据包或网络流是否恶意，计算了三个可能性指标。检测系统会根据计算得分弹出警报，或由预防系统终止进程。

数据隐私保护有多种方法，具体如下：
1. 去标识化 ：这是一种传统方法，旨在通过去除可能识别患者的数据来防止敏感私人数据泄露。具体操作包括：
- 移除患者标识符。
- 采用统计方法验证是否已删除足够的患者标识符。
不过，外部人员仍可能获取用于去标识化的信息，因此去标识化不能保证数据隐私保护。为增强该传统技术，引入了一些概念，如 k - 匿名性、t - 接近性和 l - 多样性。
- k - 匿名性 ：该方法基于 k 值与重新识别概率成反比的原则，即 k 值越大，重新识别概率越低。但 k - 匿名化可能导致数据变形，造成大量信息泄露。同时，过度匿名化会降低披露数据对接收者的有用性。实现 k - 匿名性的方法有抑制和泛化：
- 抑制 ：用“ ”替换某些属性的值，可替换列的部分或全部值。
- 泛化 ：将属性的单个值替换为更广泛的类别。
- l - 多样性 ：这是一种基于批量的