Tăng Cường Bảo Mật và Tự Động Hóa Hệ Thống Chăm Sóc Sức Khỏe Thông Minh Dựa Trên IoT và Federated Learning

• Tác giả: Nguyen Khanh Duy
• Người hướng dẫn: PGS.TS Le Trung Quan
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Tăng Cường Bảo Mật và Tự Động Hóa Hệ Thống Chăm Sóc Sức Khỏe Thông Minh Dựa Trên IoT và Federated Learning
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Các nghiên cứu liên quan
• 1.3. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Các đóng góp chính của đề tài
• 1.6. Cấu trúc Khóa luận tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Federated Learning
• 2.2. Cách Federated Learning hoạt động
• 2.3. Ưu và nhược điểm của học sâu
• 2.4. Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN)
• 2.5. Pre-Trained Models
• 2.6. Hàm tổng hợp (Aggregation)
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
• 3.1. Thiết kế kiến trúc hệ thống tổng quan
• 3.1.1. Xác định mục tiêu chính, mô hình hệ thống và đối tượng hệ thống sẽ phục vụ
• 3.1.2. Các công nghệ và nền tảng mà hệ thống sẽ sử dụng
• 3.1.3. Đối tượng mà ứng dụng phục vụ
• 3.1.4. Ứng dụng hệ thống
• 3.2. Triển khai mô hình Deep Learning & Federated Learning
• 3.2.1. Triển khai mô hình Học sâu
• 3.2.2. Triển khai mô hình CNN
• 3.2.3. Triển khai mô hình các mô hình pre-trained
• 3.2.4. Triển khai mô hình Học liên kết
• 3.2.5. Tăng cường bảo mật dữ liệu bằng phương pháp Homomorphic Encryption
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. So sánh, đánh giá giữa mô hình học tập trung và mô hình học liên kết
• 4.2. Thực nghiệm so sánh sự thay đổi độ chính xác khi thay đổi tỉ lệ dataset giữa 2 client
• 4.3. So sánh hiệu suất và thời gian huấn luyện giữa các hàm tổng hợp
• 4.4. So sánh kết quả của các lần train trên nhiều model khác nhau giữa FL & FL+HE
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC A: CÔNG BỐ KHOA HỌC

I. Tổng Quan Về Tăng Cường Bảo Mật và Tự Động Hóa Hệ Thống Chăm Sóc Sức Khỏe Thông Minh

Trong thời đại số hóa hiện nay, việc kết hợp giữa Internet of Things (IoT) và Federated Learning (FL) đã mở ra một hướng đi mới cho hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh. Hệ thống này không chỉ giúp cải thiện chất lượng dịch vụ mà còn đảm bảo tính bảo mật cho dữ liệu y tế nhạy cảm. Việc áp dụng các công nghệ tiên tiến này giúp tối ưu hóa quy trình chăm sóc sức khỏe, từ đó nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân và hiệu quả làm việc của nhân viên y tế.

1.1. Lợi Ích Của IoT và Federated Learning Trong Y Tế

Sự kết hợp giữa IoT và FL mang lại nhiều lợi ích cho ngành y tế, bao gồm khả năng thu thập dữ liệu liên tục và bảo mật thông tin bệnh nhân. Các thiết bị IoT như cảm biến sức khỏe giúp theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân một cách hiệu quả, trong khi FL đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm không bị lộ ra ngoài.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Bảo Mật Dữ Liệu Y Tế

Bảo mật dữ liệu y tế là một yếu tố quan trọng trong việc xây dựng lòng tin của bệnh nhân. Việc áp dụng các biện pháp bảo mật như mã hóa và phân quyền truy cập giúp bảo vệ thông tin cá nhân, đồng thời tuân thủ các quy định pháp luật về bảo mật thông tin.

II. Các Thách Thức Trong Việc Tăng Cường Bảo Mật Hệ Thống Chăm Sóc Sức Khỏe

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai IoT và FL trong chăm sóc sức khỏe cũng đối mặt với nhiều thách thức. Các vấn đề như bảo mật mạng, quản lý dữ liệu và sự đồng nhất trong quy trình làm việc cần được giải quyết để đảm bảo hiệu quả của hệ thống.

2.1. Vấn Đề Bảo Mật Mạng Trong Hệ Thống IoT

Hệ thống IoT thường xuyên phải đối mặt với các mối đe dọa từ hacker và phần mềm độc hại. Việc bảo vệ các thiết bị IoT khỏi các cuộc tấn công mạng là rất cần thiết để đảm bảo an toàn cho dữ liệu y tế.

2.2. Quản Lý Dữ Liệu Y Tế Phân Tán

Dữ liệu y tế thường được lưu trữ và xử lý trên nhiều thiết bị khác nhau. Việc quản lý và đồng bộ hóa dữ liệu từ các nguồn khác nhau là một thách thức lớn, đòi hỏi các giải pháp hiệu quả để đảm bảo tính chính xác và bảo mật.

III. Phương Pháp Tăng Cường Bảo Mật Dữ Liệu Y Tế

Để tăng cường bảo mật cho hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh, nhiều phương pháp đã được đề xuất. Các biện pháp này không chỉ giúp bảo vệ dữ liệu mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống.

3.1. Sử Dụng Mã Hóa Toàn Diện

Mã hóa toàn diện (Homomorphic Encryption) cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã. Điều này giúp bảo vệ dữ liệu y tế trong quá trình xử lý và truyền tải.

3.2. Phân Quyền Truy Cập Dữ Liệu

Phân quyền truy cập là một biện pháp quan trọng để đảm bảo rằng chỉ những người có thẩm quyền mới có thể truy cập vào dữ liệu nhạy cảm. Việc này giúp giảm thiểu rủi ro lộ thông tin cá nhân.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của IoT và Federated Learning Trong Y Tế

Việc áp dụng IoT và FL trong chăm sóc sức khỏe đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện quy trình chăm sóc mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

4.1. Hệ Thống Theo Dõi Sức Khỏe Từ Xa

Các thiết bị IoT cho phép theo dõi sức khỏe của bệnh nhân từ xa, giúp bác sĩ có thể đưa ra các quyết định kịp thời. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc quản lý các bệnh mãn tính.

4.2. Dự Đoán Bệnh Tình Thông Qua Dữ Liệu

Sử dụng Federated Learning, các mô hình học máy có thể dự đoán tình trạng sức khỏe của bệnh nhân dựa trên dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Hệ Thống Chăm Sóc Sức Khỏe Thông Minh

Tương lai của hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh dự kiến sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ nhờ vào sự kết hợp giữa IoT và FL. Việc tăng cường bảo mật và tự động hóa sẽ là những yếu tố quyết định trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ Trong Y Tế

Công nghệ sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện quy trình chăm sóc sức khỏe. Các giải pháp mới sẽ được phát triển để tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật dữ liệu.

5.2. Tầm Quan Trọng Của Đổi Mới Sáng Tạo

Đổi mới sáng tạo trong công nghệ y tế sẽ giúp giải quyết các thách thức hiện tại và mở ra những cơ hội mới cho việc chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa và hiệu quả hơn.