Somya Dubey

A seguran a e a privacidade dos dados dos doentes tornaram-se uma preocupa o cr tica, dada a relev ncia da qualidade das informa es dos doentes nos registos m dicos electr nicos. O acesso n o autorizado e a manipula o n o tica dos dados podem resultar numa calamidade m dica e econ mica em grande escala. Na ltima d cada, muitos investigadores estudaram a seguran a dos grandes volumes de dados e desenvolveram muitos modelos de seguran a para proteger os dados contra ataques maliciosos e fugas de informa o. No entanto, devido aleatoriedade e ao dinamismo dos grandes volumes de dados, necess ria uma arquitectura de seguran a adapt vel e din mica para lidar com a incerteza das propriedades dos dados. A seguran a adaptativa uma solu o para este desafio que fornece uma estrat gia de seguran a baseada na an lise cont nua do comportamento e dos eventos e na adapta o efectiva aos perigos antes de estes se materializarem. A utiliza o de m todos de aprendizagem autom tica para propor um modelo de seguran a adapt vel e din mico no sector dos cuidados de sa de acrescenta muito valor ao sistema de seguran a existente.

The security and privacy of patient data has emerged as a critical concern, given the relevance of the qualities of the patient's information in EMR. Unauthorized access and unethical data manipulation could result in a large-scale medical and economic calamity. Many researchers have studied the security of big data over the last decade and developed many security models to protect data from malicious assaults and leakages. The researchers' security and privacy measures, on the other hand, are rigid and homogeneous in nature. However, because of the randomness and dynamism of big data, an adaptive and dynamic security architecture is required to deal with the uncertainty of data properties. Adaptive security is a solution to this challenge that provides a security strategy based on continuously examining behaviour and events and effectively adjusting to dangers before they materialize. The use of machine learning methods to propose an adaptable and dynamic security model in the health-care industry adds a lot of value to the existing security system.