Hvordan Federert Læring og Spikende Nevrale Nettverk Kan Forbedre Aktivitetgjenkjenning på Tvers av Desentraliserte Enheter

En av de sentrale utfordringene i virkelige federerte læringssystemer (FL) er håndtering av data som ikke er uavhengig og identisk distribuert (non-IID) på tvers av ulike enheter. Dette kan påvirke generaliserbarheten og ytelsen til systemer for aktivitetgjenkjenning (HAR), ettersom modellene kan utvikle skjevheter som gjør dem mindre robuste eller effektive. For å håndtere disse utfordringene er det utviklet innovative rammeverk som ProtoHAR og ClusterFL. Disse metodene søker å redusere skjevheter i dataene og forbedre modellens ytelse gjennom strategisk håndtering av data og treningsmetoder, samtidig som de sikrer personvern og optimaliserer nøyaktighet og konvergenshastighet i federerte innstillinger. Andre tilnærminger som FedAKD, som benytter augmentert kunnskapsdistansering, har vist seg å forbedre kommunikasjonseffektiviteten betydelig sammenlignet med tradisjonelle algoritmer som FedAvg, og har oppnådd høyere nøyaktighet enn andre distanseringsmetoder.

Selv om HAR-systemer har utviklet seg betydelig, fra sentralisert læring til mer personvernsbevisst federert læring, er det fremdeles et betydelig gap når det gjelder integreringen av dype læringsmodeller (DL) med SNNs for HAR. Dette gjelder spesielt for modeller som kan kombinere data fra flere sensormodaliteter. En slik integrasjon kan gi et mer helhetlig bilde av menneskelige aktiviteter, samtidig som man tar hensyn til både nøyaktighet og energieffektivitet. I denne sammenhengen blir miniaturiseringen av HAR-enheter enda mer relevant. For å støtte på-enhet prosessering på disse enhetene, er det nødvendig med modeller som kan balansere mellom høy nøyaktighet og lavt energiforbruk.

Et interessant forslag er en hybridmodell kalt S-LSTM, som kombinerer de energieffektive egenskapene til SNN med de sekvensielle datahåndteringsevnen til LSTM (Long Short-Term Memory) nettverk. Denne modellen er designet for å utnytte multi-modal datafusjon, slik at man kan oppnå en optimal balanse mellom energi og nøyaktighet i HAR-applikasjoner. Ved å utnytte SNNs til å håndtere data på en energieffektiv måte, samtidig som man benytter LSTMs til å forstå sekvensielle mønstre i aktivitetene, kan denne tilnærmingen tilby et mer raffinert og omfattende verktøy for aktivitetgjenkjenning gjennom bærbare sensorer.

En annen viktig faktor er at den virkelige verdenen krever dynamiske og adaptive modeller som kan tilpasse seg endringer i sensorene og det miljøet de opererer i. Dette betyr at fremtidens HAR-modeller ikke bare bør være energieffektive og nøyaktige, men også fleksible nok til å håndtere nye typer data og endringer i brukeratferd over tid.

Hvordan sikre helsesystemer mot cybertrusler i telehelse?

Sikkerheten i telehelse-systemene er delt inn i tre hovedområder: først, sikkerheten for dataene som lagres for beslutningstaking og analyse; dernest, sikkerheten til nettverket som systemet opererer på; og til slutt, tiltak for å beskytte systemets periferi, det vil si de enhetene og grensene som kan være utsatt for kompromittering. For å beskytte helsesystemene mot moderne trusler er det ikke nok med tradisjonelle sikkerhetstiltak som brannmurer og autentisering. Systemene må moderniseres ved å bruke mer avanserte teknologier og metoder.

Telehelse-systemer er spesielt utsatt for tjenestenektangrep (Denial of Service, DoS), hvor angripere kan gjøre enhetene utilgjengelige ved å oversvømme dem med trafikk eller på annen måte tvinge systemet til å krasje. For å forhindre dette kreves det avanserte brannmurer og rate-limiteringsteknikker som kan hindre uønsket trafikk. Uautorisert tilgang til pasientdata kan også være et stort problem. Her er kryptering av data både på hvile (data at rest) og under overføring (data in transit) helt nødvendig. I tillegg kan metoder som vannmerking og hashing brukes for å sikre dataenes integritet og oppdage eventuelle endringer.

Den raske utviklingen av telehelse har ført til en økning i bruk av programvare og maskinvare som ikke alltid har gjennomgått tilstrekkelig sikkerhetsvurdering. For eksempel kan tredjepartsprogramvare og oppdateringer introdusere sårbarheter som kan utnyttes av angripere. I tillegg er det essensielt å implementere strenge kontroller på hvordan programvare og firmware håndteres. Uautorisert tilgang til enheter kan hindre at programvaren blir oppdatert, og dermed utsette systemene for risiko. I slike tilfeller bør tilgangskontroller på maskinvaren, kombinert med strenge prosedyrer for administratortilgang, være en kritisk del av sikkerhetsstrategien.

De siste årene har helsevesenet vært hardt rammet av ransomware-angrep, og 80% av sykehusene har vært utsatt for sikkerhetsbrudd relatert til slike angrep. Gjennomsnittlig tid for å identifisere og håndtere et brudd er hele 277 dager, og hvert brudd kan medføre et gjennomsnittlig tap på 4,35 millioner dollar. Denne alvorlige risikoen understreker nødvendigheten av å implementere omfattende sikkerhetstiltak, som kontinuerlig overvåking, trusseldeteksjon og hendelseshåndtering. Slik kan helseorganisasjoner hindre alvorlige konsekvenser som følge av angrep og opprettholde systemenes tilgjengelighet og integritet.

I møte med slike trusler er det viktig at helseorganisasjoner tar i bruk sikkerhetsteknikker som multi-faktor autentisering, kryptering, tilgangskontroll og regelmessige sikkerhetsoppdateringer. I tillegg er det nødvendig med kontinuerlig utdanning og bevissthet blant helsepersonell og brukere for å redusere risikoen for menneskelige feil, som bruk av svake eller gjenbrukte passord, som kan føre til sikkerhetsbrudd. Det er også viktig å integrere avanserte metoder som maskinlæring og blokkjedeteknologi, som kan forbedre sikkerheten ytterligere ved å oppdage og forhindre uautoriserte aktiviteter i sanntid.

Som en del av den moderne tilnærmingen til cybersikkerhet i helsesystemene, anbefales det å implementere rammeverk som Secure Access Service Edge (SASE) og Zero Trust Security (ZTS). Begge disse rammeverkene fokuserer på kontinuerlig verifisering av brukere og enheter, og sikrer at kun autoriserte brukere får tilgang til systemene, uavhengig av hvor de befinner seg eller hvilken enhet de bruker. Dette er et viktig skritt for å redusere risikoen for dataeksfiltrering og sikre at sensitive pasientdata forblir trygge.

For å beskytte helsesystemer mot de stadig mer sofistikerte truslene som finnes i dagens digitale landskap, er det derfor nødvendig med et flertrinns sikkerhetssystem som adresserer både teknologi, prosesser og mennesker. En integrert tilnærming som involverer samarbeid mellom helseleverandører, teknologileverandører, regulatorer og andre interessenter, er avgjørende for å utvikle en effektiv sikkerhetsstrategi som kan beskytte pasientdata mot uautorisert tilgang og sikre at telehelse-systemene forblir tilgjengelige og pålitelige.

Hvordan Blockchain-teknologi Styrker Sikkerhet og Personvern i Telehelse-Systemer

Blockchain-teknologi har fått stor oppmerksomhet de siste årene for sine mange potensielle bruksområder, særlig innenfor helsevesenet. En av de mest lovende anvendelsene er i utviklingen av telehelse-systemer, hvor teknologiens evne til å sikre data gjennom desentralisering og uforanderlighet er avgjørende for å beskytte pasientinformasjon. Når vi ser på hvordan blockchain kan styrke sikkerheten i telehelse, er det spesielt tre aspekter som skiller seg ut: autentisering, dataintegritet og tilgangskontroll.

Denne bruken av blockchain for å sikre pasientdata gjennom uforanderlighet og pålitelig autentisering, gjør det mulig å følge pasientens helsehistorikk på en sikker og gjennomsiktig måte. Det gir ikke bare et nivå av personvernbeskyttelse som tidligere har vært vanskelig å oppnå, men det åpner også for en langt mer strømlinjeformet tilgang til helseopplysninger. For pasientene innebærer dette en bedre oversikt over deres egne helseforhold, mens helsepersonell får et mer pålitelig grunnlag for å ta beslutninger knyttet til behandling og oppfølging.

Samtidig muliggjør denne teknologien en form for "zero-trust"-tilnærming, hvor alle aktører i systemet (både pasienter og helsepersonell) må autentisere seg før de får tilgang til sensitiv informasjon. Det vil si at det ikke finnes noe enkelt punkt i systemet som automatisk stoler på at en aktør er autentisk uten ytterligere verifikasjon. Denne tilnærmingen gjør systemet mer motstandsdyktig mot cyberangrep og forsøkte datainnbrudd, da enhver aktivitet blir kontinuerlig overvåket og verifisert.

Blokkjeden har imidlertid også sine begrensninger. Selv om den gir et robust rammeverk for sikkerhet, er det fortsatt utfordringer knyttet til selve teknologien. For eksempel kan avhengigheten av internettforbindelse og teknologi i noen tilfeller begrense tilgangen til helsetjenester for enkelte grupper i samfunnet, særlig i mer avsidesliggende områder eller blant de som har dårlig tilgang til digitale verktøy. Regulatoriske og juridiske utfordringer knyttet til databeskyttelse, pasientens samtykke og ansvar er også viktige faktorer som må tas med i betraktning ved implementering av slike systemer.

Den utviklende trusselbildet i cybersikkerhet understreker nødvendigheten av å stadig tilpasse beskyttelsesstrategiene for å forbli effektive. Sikkerhetstiltak må utvikles parallelt med nye angrepsmetoder for å forhindre uautorisert tilgang og effektivt håndtere aktive trusler. Selv om det ikke finnes en perfekt metode for å forhindre angrep helt, tilbyr zero-trust-modellen et helhetlig strategisk rammeverk for å beskytte systemene mot trusler gjennom flere lag av forsvar.

Blockchain-teknologi bidrar til å styrke sikkerheten og personvernet i telehelse-applikasjoner på en måte som tradisjonelle teknologier ikke kan. Ved å bruke blockchain for autentisering og dataintegritet, kan man skape et transparent, sporbar og umulig å endre datalag som gir både pasienter og helsepersonell tillit til systemet. Dette systemet kan også muliggjøre mer presis overvåkning i sanntid og tidlig oppdagelse av helseproblemer, noe som resulterer i bedre pasientutfall.

For helsetjenestene gir implementeringen av slike teknologier potensialet for kostnadsbesparelser gjennom redusert risiko for datainnbrudd, samtidig som det sikrer samsvar med reguleringer som HIPAA og GDPR. Interoperabilitet på tvers av helsevesenets systemer forenkler også datautveksling, noe som bidrar til en mer sømløs pasientbehandling.

I et helsevesen som i økende grad benytter seg av digitale løsninger, er det avgjørende at man benytter seg av de nyeste teknologiene for å beskytte pasientinformasjon. Blockchain-teknologi, når den implementeres riktig, kan bidra til å skape et tryggere og mer pålitelig helsesystem som ivaretar både pasientens personvern og den generelle sikkerheten i telehelse-applikasjoner. Implementeringen av slike systemer vil ikke bare forbedre effektiviteten i helsetjenestene, men også bidra til å bygge tillit til den digitale helsesektoren på tvers av samfunnet.