Die Sicherheit und der Schutz der Privatsph?re von Patientendaten ist angesichts der Bedeutung der Qualit?t der Patienteninformationen in EMR zu einem kritischen Anliegen geworden. Unbefugter Zugriff und unethische Datenmanipulationen k?nnten zu einer medizinischen und wirtschaftlichen Katastrophe gro en Ausma es f?hren. Viele Forscher haben sich in den letzten zehn Jahren mit der Sicherheit von Big Data besch?ftigt und zahlreiche Sicherheitsmodelle entwickelt, um Daten vor b?swilligen Angriffen und Datenlecks zu sch?tzen. Aufgrund der Zuf?lligkeit und Dynamik von Big Data ist jedoch eine adaptive und dynamische Sicherheitsarchitektur erforderlich, um mit der Unsicherheit der Dateneigenschaften umzugehen. Adaptive Sicherheit ist eine L?sung f?r diese Herausforderung, die eine Sicherheitsstrategie bietet, die auf der kontinuierlichen Untersuchung von Verhalten und Ereignissen basiert und sich effektiv an Gefahren anpasst, bevor diese eintreten. Der Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens, um ein anpassungsf?higes und dynamisches Sicherheitsmodell f?r das Gesundheitswesen vorzuschlagen, stellt einen gro en Mehrwert f?r das bestehende Sicherheitssystem dar.
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