Масштабируемая приватная аналитика данных для IoMT с использованием FHE и агрегирования на краю с доказательствами zk‑SNARK

Почему безопасность медицинских данных имеет значение

Современная медицина всё больше опирается на устройства, которые мы носим или которые могут быть имплантированы — часы, отслеживающие частоту сердечных сокращений, глюкометры и умные ингаляторы. Вместе эти устройства образуют «Интернет медицинских вещей», постоянно передающий данные о здоровье врачам и больницам. Этот поток ценен для раннего обнаружения проблем, но он также глубоко личный. В статье представлен MedGuard — архитектура, позволяющая системам здравоохранения извлекать ценную информацию из таких данных в масштабе, при этом сохраняя информацию каждого пациента недоступной для посторонних — даже для вычислительных узлов, выполняющих анализ.

Цитирование: Ben Othman, S., Mihret, N. Scalable privacy-preserving data analytics for IoMT via FHE and zk-SNARK-enabled edge aggregation. Sci Rep 16, 5098 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35284-0

Ключевые слова: Интернет медицинских вещей, аналитика с сохранением конфиденциальности, гомоморфное шифрование, доказательства с нулевым разглашением, умное здравоохранение