ABSTRAIT Objectif Concevoir un cadre d'apprentissage fédéré (FL) sécurisé pour l'Internet des objets médicaux (IoMT) qui protège les données sensibles des patients contre les attaques classiques et quantiques. Méthodes Proposé le protocole QSFedMA‐IoMT intégrant des techniques de sécurité quantiques et classiques. Utilisé le protocole E91 basé sur l'intrication pour générer une clé racine hautement sécurisée afin d'établir la confiance. Appliqué le protocole BB84 pour la génération efficace de clés de session par tour lors des mises à jour FL. Incorporé un système de cryptographie classique AES‐GCM pour la communication sécurisée. Employé des techniques d'amélioration de la vie privée telles que le clipping de norme et le bruit gaussien pour atténuer la fuite d'informations pendant l'entraînement du modèle. Résultats Notre travail démontre une résistance robuste contre les adversaires classiques et quantiques, tout en renforçant la confidentialité des données grâce à une distribution sécurisée des clés et des mécanismes de confidentialité différentielle. Il garantit l'intégrité des mises à jour du modèle au sein du processus d'apprentissage fédéré et atteint un équilibre efficace entre de fortes garanties de sécurité et une efficacité computationnelle, le rendant bien adapté aux environnements IoMT. Conclusion Le protocole QSFedMA‐IoMT offre un cadre hybride robuste et pratique pour sécuriser l'apprentissage fédéré dans les systèmes de santé. En intégrant les protocoles E91 et BB84, il renforce la gestion des clés et l'établissement de la confiance. La combinaison de la sécurité quantique avec des techniques classiques de préservation de la vie privée garantit la résilience, l'évolutivité et l'efficacité. Dans l'ensemble, ce travail fournit une direction prometteuse pour un apprentissage fédéré sécurisé et conscient de la vie privée dans les applications IoMT de prochaine génération.
Goel et al. (Sun,) ont étudié cette question.
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