Resumen

El desarrollo de la inteligencia artificial y los eventos epidémicos mundiales han promovido la implementación de la asistencia sanitaria inteligente, al tiempo que han traído consigo problemas de privacidad de datos, ataques maliciosos y calidad de servicio. El Internet de las Cosas Médico (MIoT), junto con las tecnologías de aprendizaje federado y blockchain, se ha convertido en una solución factible para estos problemas. En este artículo, presentamos un método de aprendizaje federado basado en blockchain para la atención sanitaria inteligente en el que los nodos de borde mantienen la blockchain para resistir un único punto de fallo y los dispositivos MIoT implementan el aprendizaje federado para aprovechar al máximo los datos clínicos distribuidos. En particular, diseñamos un algoritmo de privacidad diferencial adaptativo para proteger la privacidad de los datos y el protocolo de consenso basado en la verificación de gradiente para detectar los ataques de envenenamiento. Comparamos nuestro método con dos métodos similares en un conjunto de datos de diabetes del mundo real. Los prometedores resultados experimentales muestran que nuestro método puede lograr una alta precisión del modelo en un tiempo de ejecución aceptable, al tiempo que muestra un buen rendimiento en la reducción del consumo del presupuesto de privacidad y la resistencia a los ataques de envenenamiento.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:sanidad inteligente, ataque de envenenamiento, privacidad de los datos, tiempo de ejecución aceptable, conjunto de datos mundiales sobre la diabetes, blockchain, algoritmo de privacidad diferencial, internet de las cosas, protocolo de consenso basado, datos clínicos distribuidos
• Keywords:smart healthcare, poisoning attack, data privacy, acceptable running time, world diabetes dataset, blockchain, differential privacy algorithm, internet of things, based consensus protocol, distributed clinical data