Chiffrement des appels et son importance dans les soins de santé

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Chiffrement des appels et son importance dans les soins de santé

Comment les appels sont-ils chiffrés? L’importance du chiffrement dans les soins de santé

Le cryptage se produit lorsque les informations sont converties en codes secrets qui finissent par masquer la signification réelle des données ou du fichier. L’art du cryptage et du décryptage est connu sous le nom de cryptographie. Le cryptage est la méthode de communication la plus sécurisée et la plus préférée, qui est couramment utilisée pour le chat et diverses applications où la communication a lieu. Mais comment les appels sont-ils chiffrés? Et quelle est l’importance du cryptage dans les soins de santé aujourd’hui?

Vos informations les plus sensibles sont protégées et sécurisées par cryptage.

Dans le passé, la méthode de cryptage était principalement utilisée par le personnel militaire et les gouvernements. De nos jours, le cryptage est utilisé pour préserver les données stockées sur les ordinateurs et les périphériques de stockage ainsi que les données sur d’autres réseaux.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique a subi des changements rapides depuis son évolution. Les tâches routinières et quotidiennes effectuées par les machines facilitent le travail d’un individu, mais l’apprentissage automatique est souvent évité car des problèmes majeurs y sont liés, tels que le vol de données.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être importants et épuisants, et peuvent être partagés entre différents utilisateurs.

Ce partage de modèles avec différents utilisateurs ne peut pas toujours être fait car un calcul élevé est nécessaire à chaque extrémité.

Pour répondre et résoudre ce problème, le cloud computing a permis de contenir les modèles d’apprentissage automatique à l’aide d’API cloud et d’obtenir les résultats souhaitables. Bien que le cloud computing affaiblisse l’efficacité de la puissance de calcul, il révèle vos données aux différents fournisseurs de cloud.

Cryptage homomorphe

Le cryptage homomorphique permet aux utilisateurs d’opérer sur des textes chiffrés pour fournir les résultats souhaités ou attendus aux utilisateurs sans nuire aux données sensibles des utilisateurs.

Tout comme travailler sur des textes simples, opérer sur des textes chiffrés fonctionne grâce à un cryptage homomorphe, qui aboutit à fournir les résultats souhaités et ne diverge pas des résultats attendus.

Le cryptage proposé dans Homomorphic est essentiellement classé comme suit:

1. Chiffré = Chiffrer (pub_key, texte en clair)
2. Décrypté = décrypter (clé_privée, crypté)
3. Chiffré = eval (eval_key, f, chiffré)
4. Pub_key, eval_key, priv_key = keygen ()

Celles-ci peuvent sembler similaires à la cryptographie asymétrique si les opérations et la fonction incluses dans la fonction du troisième point «f» dans le cryptage et rebondissent la valeur cryptée, ce qui aboutit à un calcul sécurisé.

Chiffrement de bout en bout

Pour préserver la confidentialité de vos conversations, une application ou une entreprise doit se concentrer sur l’utilisation du cryptage de bout en bout pour les appels, les messages, les vidéos ou tout autre contenu.
Cela garantira que:

• Seules les personnes qui reçoivent ce message sauront ce qui a été dit ou envoyé.
• Personne d’autre que l’expéditeur et le destinataire ne sait de quoi il s’agit.

Le cryptage de bout en bout est la méthode de sécurité la plus préférée qui sécurise les données de communication. Il est automatiquement mandaté dans les applications afin que les utilisateurs n’aient pas à se soucier de l’activer et de le désactiver.

Comment ça fonctionne?

Comme nous l’avons vu ci-dessus, le cryptage recouvre simplement les données avec celui du code, puis pour le décoder, une clé est nécessaire.

Le chiffrement de bout en bout pour toute application signifie que les données d’un appel, qu’il s’agisse de son audio ou de sa vidéo, sont chiffrées à partir de votre appareil et de l’appareil de celui avec qui vous avez une conversation.

L’audio et la vidéo cryptés ne peuvent être décodés qu’avec la clé secrète partagée dans la même conversation.

La clé fonctionne comme:

• Un numéro qui est généré sur l’appareil que vous avez appelé. Il prévaut sur les mêmes appareils où la conversation a lieu.
• La clé n’est pas partagée sur Google, d’autres appareils ni sur personne d’autre.
• La touche disparaît automatiquement à la fin du téléphone.

Même si quelqu’un accède à votre conversation ou à vos données, elles ne peuvent pas être décodées car l’utilisateur n’a pas la clé pour les décoder.

Comment cela affecte le secteur de la santé?

Chaque organisation et industrie a besoin d’un moyen de communication sécurisé pour maintenir la légitimité et les secrets de l’entreprise.

La plupart des organisations de technologie de la santé font face à la réception de données brutes de patients pour créer des produits de santé robustes et autres basés sur l’apprentissage automatique.

Malgré la fourniture réussie de l’apprentissage automatique sur des données cryptées.

Les entreprises technologiques peuvent développer et proposer une gamme de produits qui peuvent accélérer le développement de médicaments, améliorer les installations médicales et les aider à harmoniser divers dossiers de santé électroniques (DSE).

Cette méthode de DSE permet aux entreprises de technologie de la santé d’alléger leur flux de travail et de garantir la sûreté et la sécurité des données des patients.

Ce poids positif dans le secteur de la santé et la confidentialité qui est fournie permettront aux organisations qui développent des technologies de reconnaissance faciale de fournir des méthodes plus sûres.

Les gouvernements et les entreprises du monde entier font généralement face à des critiques pour la mise en œuvre de technologies sans plans de travail de confidentialité et de confidentialité.

Les données cryptées, ainsi que l’apprentissage automatique, permettront au secteur de la santé de préserver les données de divers clients et utilisateurs pour fournir des solutions technologiques.

Exigences de sécurité dans les soins de santé

Selon une recherche menée par l’Université de Stanford. Une croissance de 48% des données médicales est attendue cette année.

Il intègre des informations privées et sensibles sur les patients, l’état de santé et l’assurance qui concernent les cabinets et les bureaux des médecins des hôpitaux.

Ces informations sensibles et cruciales exigent des niveaux élevés de sécurité pour les données du patient.

Pour une telle protection et prévention des données, que ce soit sur appel, IRM ou enregistrements numériques, les patients doivent être cryptés.

La règle et les directives de sécurité HIPAA ont été spécialement adoptées pour protéger les renseignements personnels sur la santé des patients d’une manière électronique qui a été créée, reçue, utilisée et maintenue par les entreprises.

La société couvre tous les fournisseurs de soins de santé, les régimes de soins de santé, les centres d’échange de soins de santé, les médicaments sur ordonnance de l’assurance-maladie et leurs sponsors.

La protection fournie par la règle de sécurité comprend diverses catégories telles que:

• Administratif: attribution de la responsabilité de la sécurité des données et mise en œuvre de la formation à la sécurité à tous les employés de l’organisation.
• Physique: il protège les systèmes électroniques et les données qu’ils ont acquis en réglementant l’accès à EPHI et aux sauvegardes hors bilan
• Technique: le processus d’automatisation, comme les contrôles d’authentification et la sécurisation des données avec cryptage lors de ses transferts.

Bien que la mise en œuvre d’Encryption ne soit pas obligatoire selon les directives émises par HIPAA, il recommande toujours au secteur médical et de la santé de le mettre en œuvre chaque fois qu’il le juge approprié.

Conclusion

La solitude des données est la pierre angulaire de chaque organisation.

Le fait de ne pas sécuriser les données personnelles des utilisateurs peut avoir des conséquences néfastes sur la réputation et la bonne volonté de l’entreprise.

L’introduction du modèle Machine Learning dans le chiffrement prend un peu plus de temps pour étendre ses branches à d’autres cas d’utilisation.

L’apprentissage automatique a élargi les horizons du contrôle de la confidentialité, tout en fournissant des solutions innovantes.

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