Chúc mừng 3 sinh viên ngành An toàn Thông tin có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại hội nghị ATC 2023

05/11/2023 - 10:51

Bài báo: “Trustfedhealth: Federated Learning With Homomorphic Encryption And Blockchain For Heart Disease Prediction In The Smart Healthcare”

Link bài báo: https://uithcm-my.sharepoint.com/.../EfAE3Ne6Im5IvjnazWoI...

Sinh viên thực hiện:

Bùi Tấn Hải Đăng (Tài năng - An toàn thông tin 2020)

Phan Hữu Luân (Chất lượng cao - An toàn thông tin 2020.1)

Vương Đinh Thanh Ngân (Chất lượng cao - An toàn thông tin ATCL2020.1)

Giảng viên hướng dẫn:

ThS Phan Thế Duy

TS Phạm Văn Hậu

Tóm tắt bài báo:

Trong những năm gần đây, những tiến bộ trong Internet vạn vật y tế (IoMT) hoặc các thiết bị thông minh đã cho phép theo dõi sức khỏe con người một cách tự động. Sử dụng các thiết bị chăm sóc sức khỏe thông minh không chỉ có thể giảm bớt gánh nặng cho bệnh viện mà còn tiết kiệm chi phí, thời gian đi lại và cung cấp phương pháp chẩn đoán bệnh tại nhà, chẳng hạn như tỷ lệ đột quỵ. IoMT tạo ra một lượng lớn dữ liệu có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình học máy (ML) nhằm chẩn đoán bệnh chính xác. Tuy nhiên, dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các mô hình ML thường ở chế độ riêng tư, khiến việc chia sẻ trở nên khó khăn và yêu cầu tính bảo mật cao. Để vượt qua thách thức này, bài viết này đề xuất một khung hợp tác có tên TrustFedHealth để đào tạo các mô hình dự đoán bệnh tim dựa trên ML. TrustFedHealth sử dụng Học liên kết (FL) để cho phép đào tạo với dữ liệu phi tập trung được lưu trữ riêng biệt trên nhiều máy. Hơn nữa, Điện toán biên di động (MEC) được tích hợp vào mô hình như một giải pháp nhằm tối ưu hóa thời gian liên lạc giữa các phần tử khác nhau của hệ thống và giảm tắc nghẽn. Mã hóa đồng cấu (HE) cũng được kết hợp với FL để bảo vệ tính bảo mật của các bản cập nhật mô hình giữa máy khách và máy chủ tổng hợp. Ngoài ra, Blockchain (BC) được tận dụng để giải quyết khả năng truy xuất nguồn gốc của các đóng góp và đảm bảo tính minh bạch của các bản cập nhật mô hình. Thông qua kết quả đánh giá trên Bộ dữ liệu rối loạn nhịp tim MIT-BIH của Physionet, TrustFedHealth cung cấp một phương pháp đầy hứa hẹn để đào tạo các mô hình dự đoán bệnh tim dựa trên ML trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư và bảo mật.

Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Ths Phan Thế Duy – Giảng viên khoa Mạng máy tính và truyền thông đã tận tình giúp đỡ, hỗ trợ chúng em trong qua trình nghiên cứu.

Hội thảo quốc tế về các công nghệ truyền thông tiên tiến (International Conference on Advanced Technologies for Communications - ATC) là Hội thảo khoa học thường niên, chuyên sâu về lĩnh vực điện tử, truyền thông, công nghệ thông tin và các lĩnh vực liên quan. Hội thảo mở ra cơ hội giao lưu, trao đổi, giới thiệu các kết quả nghiên cứu, chuyển giao công nghệ và giới thiệu sản phẩm của các doanh nghiệp trong và ngoài nước hoạt động trong các lĩnh vực này. Hội thảo lần đầu tiên được tổ chức vào năm 2008, hàng năm thu hút hơn 200 báo cáo với khoảng 150 nhà khoa học đến từ nhiều nước trên thế giới tham dự. Hội thảo Quốc tế ATC được tổ chức theo hình thức kết hợp giữa các Trường đại học với tổ chức xã hội - nghề nghiệp và các tập đoàn và doanh nghiệp trong lĩnh vực điện tử, truyền thông, công nghệ thông tin. Năm 2023, hội nghị ATC được tổ chức tại Thành phố Đà Nẵng, Việt Nam trong thời gian từ 19 -21/10/2023 do Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn đăng cai tổ chức.