Blockchain-gestütztes föderiertes Lernen für Datenschutz und Sicherheit

Das Buch Blockchain-Enabled Federated Learning for Privacy and Security(Blockchain-gestütztes föderiertes Lernen für Datenschutz und Sicherheit) untersucht die Integration von Blockchain-Technologie und föderiertem Lernen zur Bewältigung kritischer Herausforderungen beim Austausch von Gesundheitsdaten. Mit der Zunahme von elektronischen Gesundheitsakten medizinischer Bildgebung IoMT-Geräten und Genomik ist der Schutz der Privatsphäre von Patienten bei gleichzeitiger Ermöglichung kollaborativer KI unerlässlich geworden. Blockchain bietet Dezentralisierung Unveränderlichkeit und Vertrauen während föderiertes Lernen das Training von Modellen ohne Offenlegung von Rohdaten gewährleistet. Zusammen bilden sie einen datenschutzfreundlichen überprüfbaren und skalierbaren Rahmen für KI im Gesundheitswesen. Das Buch behandelt Grundlagen Systemarchitekturen kryptografische Techniken und Leistungsabwägungen sowie Fallstudien aus der Praxis in der Krebsforschung IoMT und COVID-19-Diagnose. Es werden regulatorische und ethische Überlegungen wie GDPR HIPAA und das indische DPDP-Gesetz hervorgehoben und es werden Vorschläge für die zukünftige Forschung in den Bereichen Quantenintegration erklärbare KI fairnessbewusste FL und Governance durch intelligente Verträge gemacht. Dieser umfassende Leitfaden dient Forschern Fachleuten im Gesundheitswesen und politischen Entscheidungsträgern beim Aufbau sicherer transparenter und patientenzentrierter Gesundheitsökosysteme.