ZTCloudGuard：生成式AI和基于云的健康信息生态系统时代避免误用案例的零信任上下文感知访问管理框架
密码学与安全
2023-12-07 v1
摘要
管理大量分布式医疗设备之间的访问已成为现代医疗系统的一个关键方面，它使得智慧医院和远程医疗基础设施的建立成为可能。然而，随着远程医疗技术的不断发展和物联网（IoT）设备的日益普及，它们也越来越多地暴露于各种类型的漏洞和医疗错误之中。在医疗信息系统中，约90%的漏洞源于误用案例和人为错误。因此，需要进一步研究和开发安全工具以防止此类攻击。本文提出了一个基于零信任的上下文感知框架，用于管理对云生态系统主要组件（包括用户、设备和输出数据）的访问。所提出框架的主要目标和好处是构建一个评分系统，以防止或减轻在基于云的医疗信息系统中使用分布式医疗设备时的误用案例。该框架有两个主要的评分模式来维持信任链。首先，它提出了一个基于云原生微服务（认证、加密、日志记录和授权）的关键信任评分。其次，创建一个绑定信任评分，用于评估存储在医疗信息系统中的属性的实时语义和句法分析。该分析基于预训练的机器学习模型，以生成语义和句法分数。该框架还考虑了法规遵从性和用户同意来创建评分系统。此方法的优势在于它适用于任何语言，并适应所有属性，因为它依赖于语言模型，而不仅仅是一组预定义的有限属性。结果显示F1分数高达93.5%，证明了其在检测误用案例方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2312.02993,
title = {ZTCloudGuard: Zero Trust Context-Aware Access Management Framework to Avoid Misuse Cases in the Era of Generative AI and Cloud-based Health Information Ecosystem},
author = {Khalid Al-hammuri and Fayez Gebali and Awos Kanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.02993},
year = {2023}
}