面向医疗物联网网络安全的新型零信任机器学习绿色架构：综述、分析与实现

物联网设备在医疗应用中的集成已彻底改变了患者护理、监测和数据管理。2023年全球医疗物联网市场价值为2522亿美元。然而，这些设备的迅速普及带来了信息安全问题，对患者隐私和医疗数据完整性构成严重威胁。本文提出一种基于机器学习的新型架构，专门设计用于应对和缓解医疗应用中物联网设备的安全漏洞。通过利用先进的卷积机器学习架构，所提架构旨在主动监测和检测潜在威胁，确保敏感医疗信息的机密性和完整性，同时最小化成本并提升专为医疗和急救环境设计的便携性。实验结果表明，基于CICIoT2023数据集模拟的零日攻击检测准确率高达93.6%，并将成本降低至十分之一。我们方法的重要性在于强化物联网设备的安全态势，并维持可信医疗系统的稳健实现。