På senare år, med ökningen av degenerativa sjukdomar och den åldrande befolkningen i avancerade länder, har kraven på vård av äldre eller ensamma personer ökat kontinuerligt på sjukhus och vårdinrättningar. Genom att tillämpa trådlösa sensornätverk för IoT-baserade telemedicinsystem kan läkare, vårdgivare eller familjer övervaka patienternas fysiologiska tillstånd när som helst och var som helst enligt den förvärvade informationen. Överföring av fysiologiska data via Internet gäller dock patienternas personliga integritet. Därför, innan användare kan få tillgång till sjukvårdstjänster i IoT-baserade sjukvårdssystem, måste de autentiseras. Vanligtvis är användarautentisering och datakryptering mest avgörande för att säkerställa nätverkskommunikation över en offentlig kanal mellan två eller flera deltagare. Under 2016 föreslog Liu och Chung ett bilinjärt parbaserad lösenordsautentiseringssystem för trådlösa sjukvårdssensornätverk. De hävdade att deras autentiseringssystem inte bara kan säkra överföring av sensordata, utan också stå emot olika kända säkerhetsattacker. I detta dokument visar vi att Liu-Chungs system har vissa säkerhetsbrister, och vi presenterar ytterligare ett förbättrat säkert system för autentisering och datakryptering för IoT-baserade medicinska vårdsystem, som kan ge användaren anonymitet och förhindra säkerhetshot av replay och lösenord / Sensed data avslöjande attacker. Dessutom ändrar vi autentiseringsprocessen för att minska redundans i protokolldesign, och det föreslagna systemet är effektivare i prestanda jämfört med tidigare relaterade system. Slutligen är det föreslagna systemet bevisligen säkert i den slumpmässiga oraklemodellen enligt EDHP.
De föreslår också ett förbättrat säkert system för autentisering och datakryptering för smarta enheter i medicinska system i REF.
An Efficient User Authentication and User Anonymity Scheme with Provably Security for IoT-Based Medical Care System
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}