La s?curit? et la confidentialit? des donn?es des patients sont devenues une pr?occupation majeure, compte tenu de l'importance des informations relatives aux patients dans les dossiers m?dicaux ?lectroniques. L'acc?s non autoris? et la manipulation non ?thique des donn?es pourraient entra?ner une catastrophe m?dicale et ?conomique ? grande ?chelle. De nombreux chercheurs ont ?tudi? la s?curit? des big data au cours de la derni?re d?cennie et ont d?velopp? de nombreux mod?les de s?curit? pour prot?ger les donn?es contre les attaques malveillantes et les fuites. Cependant, en raison du caract?re al?atoire et dynamique des big data, une architecture de s?curit? adaptative et dynamique est n?cessaire pour faire face ? l'incertitude des propri?t?s des donn?es. La s?curit? adaptative est une solution ? ce d?fi qui fournit une strat?gie de s?curit? bas?e sur l'examen continu des comportements et des ?v?nements et l'adaptation efficace aux dangers avant qu'ils ne se mat?rialisent. L'utilisation de m?thodes d'apprentissage automatique pour proposer un mod?le de s?curit? adaptable et dynamique dans le secteur des soins de sant? ajoute beaucoup de valeur au syst?me de s?curit? existant.
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