ABSTRACT Paradigmet för medicinsk prediagnos online har dykt upp för att lindra bristen på vårdpersonal på landsbygden. Det kan ge en 24-timmars online hälso-och sjukvård och vägleda landsbygdsboendes medicinska behandling. Utvecklingen av online medicinska prediagnossystem står dock fortfarande inför många utmaningar, som omfattar läckage och överanvändning av medicinsk information. I detta papper, använder vi den logistiska regression för att utforma en integritetsbevarande medicinska prediagnos system för molnmiljön, som heter PUMP, som ger en hälso-och sjukvårdstjänst för användare utan att bryta mot deras integritet. Det kännetecknas av att använda homomorphic kryptering tekniker för att uppnå en sekretessbevarande prediagnosis process över krypterade data. Det föreslagna PMP-systemet antar också en förbehandlingsteknik och Bloom-filter för att minska beräkningskostnaden i prediagnosprocessen. Genom omfattande analyser visar vi att det föreslagna PMP-systemet kan motstå olika säkerhetshot och skydda privatlivet framgångsrikt. För att utvärdera prestandan genomförde vi även PMP-systemet och mätte körtiden på smartphone och dator. Det experimentella resultatet visar PMP:s effektivitet när det gäller beräknings- och kommunikationsbördan. INDEX TERMS Homomorphic kryptering, logistisk regression, online medicinsk prediagnos, sekretessbevarande.
Guo m.fl. REF använde logistisk regression för att utforma ett medicinskt data förutsägelsesystem i en molnmiljö utan att avslöja användarnas integritet.
A Privacy-Preserving Online Medical Prediagnosis Scheme for Cloud Environment
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}