FedBlockHealth: A Synergistic Approach to Privacy and Security in IoT-Enabled Healthcare through Federated Learning and Blockchain

要約

タイトル：FedBlockHealth: Federated LearningとBlockchainによるIoT-enabled Healthcareにおけるプライバシーとセキュリティに対する連携アプローチ

要約：

– IoTデバイスが医療で急速に採用される中で、データプライバシーやセキュリティ、患者の安全性を保つことには新しい課題が生じている。
– リソース制約のあるIoTデバイスにとっても計算効率を維持したまま、セキュリティとプライバシーを確保する従来のアプローチには改善の余地がある。
– 本論文では、Federated LearningとBlockchain技術を組み合わせた新しいアプローチを提案している。これは、IoT-enabled Healthcareアプリケーションのセキュアでプライバシーを守られたソリューションを提供するものである。
– このアプローチは、ローカルモデル更新の意味的セキュリティを提供する公開鍵暗号システムを利用し、同時にブロックチェーン技術を利用してこれらの更新の整合性を確保し、アクセス制御と責任追及を強制するものである。
– Federated Learningプロセスを利用することで、機微な患者データを共有せずに安全なモデル集約が可能になる。EMNISTデータセットを用いて提案したフレームワークを実装し、評価した結果、データプライバシーやセキュリティを確保しながら、計算効率を維持する効果が示された。
– これにより、IoT-enabled Healthcareアプリケーションのセキュアでプライバシーを守る開発を大幅に強化することができ、将来の研究方向として有望であることが示唆されている。

要約(オリジナル)

The rapid adoption of Internet of Things (IoT) devices in healthcare has introduced new challenges in preserving data privacy, security and patient safety. Traditional approaches need to ensure security and privacy while maintaining computational efficiency, particularly for resource-constrained IoT devices. This paper proposes a novel hybrid approach combining federated learning and blockchain technology to provide a secure and privacy-preserved solution for IoT-enabled healthcare applications. Our approach leverages a public-key cryptosystem that provides semantic security for local model updates, while blockchain technology ensures the integrity of these updates and enforces access control and accountability. The federated learning process enables a secure model aggregation without sharing sensitive patient data. We implement and evaluate our proposed framework using EMNIST datasets, demonstrating its effectiveness in preserving data privacy and security while maintaining computational efficiency. The results suggest that our hybrid approach can significantly enhance the development of secure and privacy-preserved IoT-enabled healthcare applications, offering a promising direction for future research in this field.

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