元宇宙中的数字医疗：隐私和安全洞见
摘要：数字医疗领域中，本文研究了元宇宙的隐私和安全方面。我们的研究包括元宇宙数据收集和通信的安全方面，采用机器学习和人工智能算法（AI/ML）进行元宇宙医疗的隐私和安全威胁，以及从人本角度看元宇宙中患者社交互动的隐私问题。本文旨在提供新的视角和较少研究的解决方案，这些方案在无线通信和计算机科学领域已被证明是有前途的，并可以被应用于医疗元宇宙服务。相关主题包括物理层安全（PHYSec）、语义元宇宙通信（SMC）、差分隐私（DP）和对抗性机器学习（AML）。作为案例研究，我们提出了面向元宇宙医疗系统的分布式差分隐私，其中每个虚拟诊所扰动其医疗模型向量，以增强对恶意行为者和好奇服务器的隐私保护。通过对威斯康星州乳腺癌数据集（BCWD）的实验，我们突出了不同隐私可调节级别下隐私与效用之间的权衡。
作者：Mehdi Letafati and Safa Otoum
论文ID：2308.04438
分类：Cryptography and Security
分类简称：cs.CR
提交时间：2023-08-11