Интеллектуальная модель оценки числа пострадавших от утечек медицинских данных в США

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы интеллектуальной модели оценки числа пострадавших от утечек медицинских данных в сша 5
1.1. Каналы потенциальной утечки данных и рекомендации по предотвращению утечек 5
1.2. Нормативно-правовое обеспечение в сфере информационной безопасности 9
1.3. Анализ инструментальных средств оценки числа пострадавших от утечек медицинских данных в США 12
Глава 2. Разработка и оценка интеллектуальной модели для прогнозирования числа пострадавших от утечек медицинских данных в США 15
2.1. Описание и подготовка данных об оценки числа пострадавших от утечек медицинских данных в США 15
2.2. Реализация заполнения пропущенных значений для данных об оценке числа пострадавших от утечек медицинских данных в США 22
2.3. Реализация оценки причинно-следственных связей между ключевыми предикторами данных об оценке числа пострадавших от утечек медицинских данных в США 23
Заключение 26
Список литературы 27
Приложение А 29

Весь текст будет доступен после покупки

Современные технологии и многопрофильная медицина требуют аккуратной и безопасной обработки больших объемов персональных данных пациентов. Несмотря на это, утечки медицинских данных в США не редкость. Это не только угроза безопасности личной информации пациентов, но и финансовый ущерб для медицинских учреждений. Утечки медицинских данных являются серьезным нарушением конфиденциальности пациентов, которые могут быть подвержены краже личности, мошенничеству, а также другим видам преступлений. В данной курсовой работе будет исследована проблема оценки числа пострадавших от утечек медицинских данных в США, а также разработана интеллектуальная модель для её решения. Такая модель может помочь медицинским учреждениям быстро и точно определять число пострадавших при утечке данных, что сократит ущерб и улучшит общую безопасность особенно в цифровую эру.
Интеллектуальная модель оценки числа пострадавших от утечек медицинских данных в США является важной и актуальной темой, поскольку количество сбоев в безопасности обработки и хранения медицинских данных продолжает расти в США и по всему миру.
Цель работы: разработать интеллектуальную модель оценки числа пострадавших от утечек медицинских данных в США с помощью алгоритма randomForest, реализованного на языке R.
Объект исследования: число пострадавших от утечек медицинских данных в США за период 2009 – 2016 годов.
Предмет исследования: язык программирования R в среде RStudio, алгоритм randomForest.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:
1. Изучить существующие данные и статистики о происшествии, связанных с утечками медицинских данных в США.
2. Проанализировать существующие модели и методы оценки числа пострадавших от утечек медицинских данных.
3. Подготовить данные для машинного обучения.
4. Реализовать интеллектуальную модель оценки числа пострадавших от утечки медицинских данных в США.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ЧИСЛА ПОСТРАДАВШИХ ОТ УТЕЧЕК МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ В США

1.1. Каналы потенциальной утечки данных и рекомендации по предотвращению утечек

Утечки при обмене данными по стандарту FHIR.
Большая часть медицинских информационных систем использует протокол передачи данных FHIR [8]. FHIR определяет протоколы обмена и модули системы, необходимые для использования с протоколами безопасности. Безопасность в FHIR сосредоточена на ряде средств защиты информации и условий, существующих для обеспечения открытия данных, получения к ним доступа или изменению в соответствии с правилами доступа и политиками.
Утечки при использовании аутентификации OAuth и Smart on FHIR.
Сервер может выбрать аутентификацию клиентской системы или аутентификацию отдельного пользователя различными способами. В настоящее время активно используется набор открытых спецификаций для интеграции приложений с электронными медицинскими записями, порталами, информационными службами здравоохранения и другими ИТ-системами здравоохранения [6].
Среда запуска приложений SMART позволяет подключать сторонние приложения к данным медицинской карты, что позволяет запускать приложения изнутри или снаружи пользовательского интерфейса системы медицинской карты.
Приложение отвечает за защиту от возможных неправильных действий и/или вредоносных значений, передаваемых в URL-адрес перенаправления, а также за защиту кодов авторизации, токенов доступа и обновлений от несанкционированного доступа к использованию [6].
Одна из наиболее серьезных проблем, связанных с утечками данных — это использование их в преступной деятельности. Основные причины утечек информации [5]:
• отсутствие защиты у оператора;
• невнимательности самих пользователей;
• отсутствие чёткой нормативно-правовой базы в данной области;
• использование непроверенных информационных систем;
• утечки, связанные с поломкой или выходом из строя оборудования.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Википедия. R (язык программирования) [Электронный ресурс], режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/R_(язык_программирования), свободный. Дата обращения: 21.03.2023.
2. Язык программирования R и его место среди статических программ [Электронный ресурс], режим доступа: https://samoedd.com/soft/r-introduction, свободный. Дата обращения: 21.03.2023.
3. Random Forest in R [Электронный ресурс], режим доступа: https://towardsdatascience.com/random-forest-in-r-f66adf80ec9, свободный. Дата обращения: 21.03.2023.
4. Tadviser [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Утечки_данных#.D0.A0.D0.B5.D0.BA.D0.BE.D0.BC.D0.B5.D0.BD.D0.B4.D0.B0.D1.86.D0.B8.D0.B8_.D0.BF.D0.BE_.D0.BF.D1.80.D0.B5.D0.B4.D0.BE.D1.82.D0.B2.D1.80.D0.B0.D1.89.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D1.8E_.D1.83.D1.82.D0.B5.D1.87.D0.B5.D0.BA, свободный. Дата обращения: 21.03.2023.
5. Причины утечек данных пользователей [Электронный ресурс], режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=37081624, свободный. Дата обращения: 21.03.2023.
6. Потенциальные каналы утечки медицинских данных и причины их возникновения [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43092916, свободный. Дата обращения: 21.03.2023.
7. Правовой режим информационных ресурсов медицинских информационных систем [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41434232, свободный. Дата обращения: 21.03.2023.
8. ГОСТ Р ИСО/HL7 27932-2015 Информатизация здоровья. Стандарты обмена данными. Архитектура клинических документов HL7. Выпуск 2. [Электронный ресурс], режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/1200135009, свободный. Дата обращения: 21.03.2023.
9. Стратегии предотвращения утечки данных [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=50080778, свободный. Дата обращения: 21.03.2023.

Весь текст будет доступен после покупки