सुरक्षित और प्रामाणिकता बढ़ाया स्वास्थ्य चीजों का इंटरनेट ढांचा: एक ब्लॉकचेन प्रबंधित संघीय शिक्षण दृष्टिकोण

स्वास्थ्य चीजों के इंटरनेट (IoHT) में हालिया उन्नतियों ने हमारे दैनिक स्वास्थ्य प्रबंधन में IoT उपकरणों के व्यापक उपयोग की शुरुआत की है। IoHT डेटा को हितधारकों द्वारा स्वीकार्य बनाने के लिए, IoHT को शामिल करने वाले अनुप्रयोगों में डेटा के प्रामाणिकता का प्रावधान होना चाहिए, साथ ही डेटा की सटीकता, सुरक्षा, अखंडता, और गुणवत्ता भी। IoHT डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा को सुनिश्चित करने के लिए संघीय शिक्षण (FL) और भिन्नात्मक गोपनीयता (DP) का प्रस्तावित किया गया है, जहाँ निजी IoHT डेटा को मालिक के परिसर में प्रशिक्षित किया जा सकता है। हाल के हार्डवेयर GPU में उन्नतियों की वजह से FL प्रक्रिया को स्मार्टफोन या उन एज उपकरणों के भीतर लागू किया जा सकता है जिनके एज नोड्स पर IoHT जुड़े हैं। हालाँकि, IoHT डेटा की कुछ गोपनीयता चिंताओं का समाधान FL द्वारा किया गया है, लेकिन पूर्ण विकेंद्रीकृत FL अभी भी एक चुनौती है क्योंकि सभी संघीय नोड्स पर प्रशिक्षण क्षमता की कमी, उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटासेट की कमी, प्रशिक्षण डेटा का प्रामाणिकता, और प्रत्येक FL नोड के लिए आवश्यक प्रमाणीकरण मौजूद है। इस पेपर में, हम एक हल्के हाइब्रिड FL ढांचे का प्रस्ताव करते हैं जिसमें ब्लॉकचेन स्मार्ट अनुबंध एज प्रशिक्षण योजना, विश्वास प्रबंधन, और भाग लेने वाले संघीय नोड्स का प्रमाणीकरण प्रबंधित करते हैं, वैश्विक या स्थानीय रूप से प्रशिक्षित मॉडल का वितरण, एज नोड्स की प्रतिष्ठा और उनके अपलोड किए गए डेटासेट या मॉडल। यह ढांचा डेटासेट, मॉडल प्रशिक्षण, और इनफेरेंसिंग प्रक्रिया का पूर्ण एन्क्रिप्शन भी समर्थन करता है। प्रत्येक संघीय एज नोड एडिटिव एन्क्रिप्शन करता है, जबकि ब्लॉकचेन अपडेटेड मॉडल पैरामीटर्स को एकत्र करने के लिए मल्टीप्लिकेटिव एन्क्रिप्शन का उपयोग करता है। IoHT डेटा की पूर्ण गोपनीयता और अज्ञातता का समर्थन करने के लिए, यह ढांचा हल्की DP का समर्थन करता है। इस ढांचे का परीक्षण COVID-19 मरीजों के लिए डिज़ाइन किए गए कई गहरे शिक्षण अनुप्रयोगों के साथ किया गया। हम यहां विस्तृत डिज़ाइन, कार्यान्वयन, और परीक्षण परिणाम प्रस्तुत करते हैं, जो सुरक्षित तरीके से IoHT-आधारित स्वास्थ्य प्रबंधन की व्यापक स्वीकार्यता के लिए मजबूत संभावनाओं को प्रदर्शित करते हैं।