Hybrydowy model głębokiego uczenia oparty na łańcuchu bloków do wykrywania wielowektorowych ataków w systemach opieki zdrowotnej z urządzeniami Internetu Rzeczy

Dlaczego ochrona połączonych szpitali ma znaczenie

Nowoczesne szpitale coraz częściej polegają na urządzeniach podłączonych do internetu: monitory pracy serca przesyłające na żywo parametry życiowe, pompy infuzyjne dostosowujące dawki leków oraz noszone sensory monitorujące pacjentów poza placówką. Ta cyfrowa sieć może znacznie poprawić opiekę — ale jednocześnie otwiera nowe możliwości dla hakerów. Artykuł opisuje nowy sposób zabezpieczania tych sieci medycznych przed mieszanymi atakami cybernetycznymi, łącząc sztuczną inteligencję z blockchainem, aby wykrywać zagrożenia w milisekundach przy zachowaniu wiarygodności i prywatności danych pacjentów.

Cytowanie: Sengan, S., Shieh, CS. & Horng, MF. A hybrid blockchain based deep learning model for multivector attack detection in internet of things enabled healthcare systems. Sci Rep 16, 10060 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40765-3

Słowa kluczowe: cyberbezpieczeństwo w ochronie zdrowia, internet rzeczy, bezpieczeństwo blockchain, wykrywanie włamań, głębokie uczenie