دانلود پروپوزال بکارگیری شبکه عصبی مبتنی بر یادگیری عمیق با روش حفظ حریم خصوصی برای انتقال ایمن داده در برنامه مراقبت بهداشتی اینترنت اشیا (IoT)

این پروپوزال دارای مقاله بیس می باشد که در زیر آمده است:

Deep Learning Privacy For Iot Healthcare

مزایای پروپوزال شبکه عصبی مبتنی بر یادگیری عمیق با روش حفظ حریم خصوصی برای انتقال ایمن داده در برنامه مراقبت بهداشتی اینترنت اشیا (IoT) 

1- در این پروپوزال به حفظ حریم خصوصی برای مراقبت های بهداشتی فعال اینترنت اشیا پرداخته شده است. هدف اصلی این نمونه پروپوزال آماده افزایش امنیت و حفظ حریم خصوصی در انتقال داده ها با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با تجزیه و تحلیل داده های بدست آمده از بیماران که اطلاعات بیماران توسط دستگاه های اینترنت اشیا در شرایط مراقبت های بهداشتی بدست آمده است، می باشد؛

2- این نمونه پروپوزال ، مناسب برای پروپوزال درس روش تحقیق ، پروپوزال پایان نامه ، پروپوزال طرح پژوهشی و پروپوزال کاری می باشد .

3-با مطالعه ی این نمونه پروپوزال به راحتی می توانید پروپوزال کارشناسی، پروپوزال کارشناسی ارشد ،پروپوزال روش تحقیق و پروپوزال دکترای خود را بنویسید؛ و یا خود پروپوزال را که در ورد (word) نوشته شده است، متناسب با سلیقه خود ویرایش کنید؛ و یا از جدیدترین موضوعاتی که در حوزه حفظ حریم خصوصی و افزایش امنیت در حوزه سلامت، حفظ حریم خصوصی در اینترنت اشیا، استفاده از هوش مصنوعی در جهت افزایش و بهبود مراقبت های بهداشتی می باشد، ایده جدید و نو برای طرح پژوهشی آینده خود کسب کنید.

4- این نمونه پروپوزال بر اساس جدیدترین مقالات isi معتبر و بین المللی نگارش شده است؛ و  دارای یک مقاله بیس می باشد. می توانید مقاله بیس پروپوزال را به صورت رایگان دانلود کنید، بنابراین جهت دانلود بر روی دانلود مقاله بیس کلیک کنید. همچنین، برخی از مراجع استفاده شده در نگارش پروپوزال در انتها نشان داده شده است و شما به راحتی می توانید از کیفیت مراجع استفاده شده، در نمونه پروپوزال اطمینان حاصل کنید.

5- نمونه پروپوزال آماده ، قرار داده شده بر اساس استاندارد پروپوزال نویسی وزارت علوم و تحقیقات می باشد و شامل بخش های اصلی یک پروپوزال آماده کامل که مناسب برای رشته مهندسی کامپیوتر و رشته مهندسی پزشکی می باشد؛ نمونه پروپوزال آماده  شامل تمامی قسمت های یک پروپوزال تکمیل شده است . بخش های اصلی یک نمونه پروپوزال آماده از جمله: بیان مسئله اصلی تحقیق، اهمیت و ضرورت موضوع و دلیل پرداختن به موضوع، اهداف اصلی تحقیق، فرضیات اصلی تحقیق، نوآوری و جنبه جدید بودن تحقیق، سوالات تحقیق، روش انجام تحقیق و مدل مفهومی تحقیق  می باشد. در ادامه بخشی از بیان مسئله اصلی نمونه پروپوزال ، فهرست مطالب پروپوزال و برخی از مراجع استفاده شده همراه با دانلود رایگان مقاله بیس قرار داده شده است:

فهرست مطالب پروپوزال  بکارگیری شبکه عصبی مبتنی بر یادگیری عمیق با روش حفظ حریم خصوصی برای انتقال ایمن داده در برنامه مراقبت بهداشتی اینترنت اشیا (IoT) 

جهت دانلود کلیک کنید

1. بیان مساله اساسی تحقیق  مدیریت ریسک حفظ حریم خصوصی برای انتقال ایمن داده در پروژه   مدیریت ریسک در پروژه
2. مرور ادبیات و سوابق مربوطه
3. اهمیت و ضرورت انجام تحقیق
4. اهداف مشخص تحقیق
5. سؤالات تحقیق
6. فرضیه ‏های تحقیق
7. روش شناسی تحقیق
8. متغیرهای مورد بررسی در قالب یک مدل مفهومی
9. جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق
10. شرح کامل روش (میدانی، کتابخانه‏ای) و ابزار
11. جامعه آماری، روش نمونه‏ گیری و حجم نمونه
12. مراجع

بخشی از بیان مساله

 اینترنت اشیا (IoT) از ارتباطات مبتنی بر IP برای اتصال اینترنت با حسگرها و دستگاه‌های متعددی استفاده می‌کند. به عنوان مثال، بخش های مراقبت های بهداشتی با IoT می توانند به نظارت از راه دور، تشخیص زودهنگام، درمان و پیشگیری دست یابند [۱]. علاوه بر این، اشیا یا افراد با حسگرهایی مانند برچسب‌های شناسایی فرکانس رادیویی (RFID) و محرک‌هایی در اینترنت اشیا برای نظارت بر وضعیت تجهیز شدند.

برچسب‌های RFID یا دستگاه‌های پزشکی شخصی بیماران را می‌توان با استفاده از IoT applications خواند، یافت، شناسایی کرد و کنترل کرد. چندین برنامه کاربردی و خدمات هوشمند می توانند با استفاده از توانایی های پویا اینترنت اشیا برای اتصال اجسام اشیاء، دستگاه های توماشین، ماشین های بیمار، بیماران به پزشکان، ماشین های پزشکان، موبایل ها، انسان ها، حسگرها، و تگ toreaders. ماشین‌ها، انسان‌ها، سیستم‌های پویا و دستگاه‌های هوشمند از لحاظ فکری به هم متصل هستند تا از کارایی سیستم مراقبت‌های بهداشتی اطمینان حاصل کنند [۴]. به طور کلی، ساختار اینترنت اشیا شامل ۳ لایه، یعنی لایه های شبکه، ادراک و کاربرد است. لایه ادراک مسئول جمع آوری داده های مراقبت های بهداشتی با استفاده از چندین دستگاه است [۵]. 
  

لایه شبکه از سیستم های سیمی، بی سیم و میان افزار تشکیل شده است و ورودی را از لایه ادراک منتقل می کند. هنگامی که پروتکل های حمل و نقل به طور کارآمد طراحی شوند، می توانند کارایی انتقال داده ها را بهبود بخشند، مصرف انرژی را کاهش دهند و حریم خصوصی و امنیت را تضمین کنند [۶]. لایه کاربردی منابع داده های پزشکی را ترکیب می کند و خدمات پزشکی را ارائه می دهد که نیازهای کاربر را بر اساس وضعیت و تقاضای فعلی برآورده می کند.

اطلاعات حریم خصوصی و امنیتی مربوط به بیماران ضروری ترین مفهوم در یک محیط مبتنی بر اینترنت اشیا است [۷]. امنیت داده ها را می توان با ذخیره و انتقال ایمن داده ها، اطمینان از یکپارچگی، صحت و اعتبار به دست آورد. حریم خصوصی داده ها زمانی حاصل می شود که داده ها فقط توسط افراد مجاز در دسترس باشند [۸]. بر اساس خواسته ها، اهداف و نیازها، راهبردهای حفاظتی را می توان به طور منطقی توسعه داد. حفظ حریم خصوصی برای انتقال ایمن داده

جهت دانلود کلیک کنید

اگرچه دستگاه‌های اینترنت اشیا که به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند می‌توانند به بهبود سلامت بیماران کمک کنند، امنیت و محافظت از اطلاعات انسانی باید همزمان انجام شود. همانطور که حملات به سیستم های نسل بعدی افزایش یافته است، دستگاه های IoT در معرض حملات ناشناخته و شناخته شده هستند [۹]. داده‌هایی که از دامنه اینترنت اشیا به حوزه‌های ابری و تجسم جریان می‌یابند در چندین نقطه در سلسله مراتب ابر تغییر می‌کنند.

سیستم‌های مرسوم مبتنی بر روش‌های یادگیری ماشینی یا امضایی، به دلیل وقوع مکرر حملات ناشناخته، قادر به مقابله با وضعیت فعلی نیستند. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) می‌توانند با شناسایی جریان عادی داده و بازسازی آن با دقت بالاتر، یک شکست شبکه ارتباطی مجازی را تشخیص دهند [۱۰]. با این حال، چالش اصلی پیش روی این مدل‌ها این است که در مقایسه با روش‌های سنتی موجود، زمان آموزش بیشتری برای DNN‌های پیچیده در ابرهای مرکزی مورد نیاز است. از این رو، توسعه رویکردهای نوآورانه ای ضروری است که زمان آموزش را بدون به خطر انداختن دقت تشخیص کاهش می دهد.

برخی از مراجع

• Bi, Hongliang, Jiajia Liu, and Nei Kato. “Deep Learning-based Privacy Preservation and Data Analytics for IoT Enabled Healthcare.” IEEE Transactions on Industrial Informatics (۲۰۲۱).
• Deore, Yogita Ashok, and Namrata D. Ghuse. “Efficient Image Processing Based Liver Cancer Detection Method.” IJETT ۳٫۳ (۲۰۲۰).
• Beshnova, Daria, et al. “De novo prediction of cancer-associated T cell receptors for noninvasive cancer detection.” Science translational medicine ۱۲٫۵۵۷ (۲۰۲۰).
• Kathamuthu, Nirmala Devi, et al. “Deep Q-Learning-Based Neural Network with Privacy Preservation Method for Secure Data Transmission in Internet of Things (IoT) Healthcare Application.” Electronics ۱۱٫۱ (۲۰۲۲): ۱۵۷٫
• Singh, Saurabh, et al. “A framework for privacy-preservation of IoT healthcare data using Federated Learning and blockchain technology.” Future Generation Computer Systems ۱۲۹ (۲۰۲۲): ۳۸۰-۳۸۸٫
• Kanwal, Tehsin, Adeel Anjum, and Abid Khan. “Privacy preservation in e-health cloud: taxonomy, privacy requirements, feasibility analysis, and opportunities.” Cluster Computing ۲۴٫۱ (۲۰۲۱): ۲۹۳-۳۱۷٫