Šiuolaikinėje skaitmeninėje aplinkoje kibernetinių pažeidžiamumų nuolatos auganti grėsmė yra itin svarbus klausimas. Tačiau viltis kyla dėka įžymaus indėlio, kurį teikia Dipen Bhuva. Klevelando valstijos universiteto daktaro pakopos kandidatas, Bhuva tapo inovacijų žiburėliu, besąlygiškai įtraukiantis mašininį mokymą ir dirbtinį intelektą į kibernetinio saugumo priemones. Bhuva kelionė prasidėjo su inžinerijos bakalauro laipsniu, tačiau nuo to laiko jis pereinėjo prie skaitmeninio saugumo ribų redefinavimo ir pacientų priežiūros sveikatos apsaugos sektoriuje transformacijos.
Gilyn į AI, mašininį mokymą, sveikatą ir kibernetinį saugumą, Bhuva paruošė kelią naujiems tyrimų frontams. Jo darbai šviečia projektuojant mašininio mokymosi transformacinius galios kaip gerinant skaitmeninių gynybos mechanizmų pastiprinimą, taip pat revoliucionizuojant medicinines diagnostikos galimybes. Ypatingi Bhuva paskirstyti leidiniai apima studijas apie „COVID-19 kosulio aptikimą su mašininio mokymosi ir AI pagalba iš garso skambučių”, kurias paskelbė Elsevier’s Biomedical Signal Processing and Control, taip pat „širdies ligų aptikimas su mašininio mokymosi pagalba”, pateiktas IEEE prieiga. Šie leidiniai ne tik atskleidžia jo ekspertizę, bet ir daro didžiulį poveikį jo pastangoms.
Bhuva bendradarbiavimas su NASA Glenn Research Center dėl kosminės ryšių užtikrinimo naudojant blokų grandinės technologiją toliau sustiprina jo poveikį šiai sričiai. Jo tyrimas dėl „nuolatinio autentifikavimo su širdies plakimo ir rankos gestų pagalba” pristato naują požiūrį į saugumą, keičiant tradicinius slaptažodžius biometriniais autentifikavimo metodais. Be to, jo indėlis į Springer leidinio tema tinklo ir sistemų kibernetikoje pabrėžia jo svarbų vaidmenį tobulinant e. mokymosi sistemų testus kokybę.
Bhuva išsami tyrimų kelionė yra pavyzdys, kuris aiškiai parodo mašininio mokymosi ir AI svarbų vaidmenį pakeičiant kibernetinio saugumo ir sveikatos sričių veiklos ribas. Per savo darbą jis tirią mašininio mokymosi algoritmų taikymus stiprinant tiek skaitmeninių infrastruktūrų saugumą, tiek pacientų priežiūros kokybę. Bhuva pabrėžia, kad AI ir mašininio mokymosi integracija į kibernetinį saugumą ir sveikatos apsaugą nėra praeinama tendencija, o pakeitimas, kuris padidina sudėtingumą ir saugumą šiose srityse.
**DUK**
– Kokį vaidmenį mašininis mokymasis ir AI atlieka kibernetiniame saugume ir sveikatos apsaugoje?
**Mašininis mokymasis ir AI turi transformavimo galios tiek kibernetinio saugumo, tiek sveikatos apsaugos sektoriuose. Kibernetiniame saugume jie leidžia aptikti realiu laiku kibernetinius grasinimus ir užtikrinti sistemos vientisumą. Sveikatos apsaugoje jie leidžia prognozuoti protrūkius, asmeniškai pritaikyti pacientų priežiūrą ir optimizuoti gydymo planus.
– Kaip Dipen Bhuva prisideda prie kibernetinio saugumo ir sveikatos apsaugos sričių?
**Dipen Bhuva yra Klevelando valstijos universiteto daktaro pakopos kandidatas, kuris besąlygiškai derina mašininį mokymą, AI, kibernetinį saugumą ir sveikatos apsaugą. Jo tyrimai tyrinėja mašininio mokymosi algoritmų taikymą, siekiant pagerinti skaitmeninį saugumą ir pagerinti pacientų priežiūrą. Jo darbai publikuoti gerbiamose žurnalų, jis aktyviai dalyvauja kibernetinės saugumo bendruomenėje.
– Ar galite pateikti pavyzdžių apie Bhuva inovatyvius tyrimus?
**Bhuva tyrimuose yra aptariami tyrimai, kaip nustatyti COVID-19 kosulio pagalba mašininio mokymosi ir AI iš garsinių skambučių. Jis taip pat dirbo širdies ligų aptikimą naudojant mašininį mokymą ir bendradarbiavo su NASA Glenn Research Center, užtikrinant kosminių ryšių saugumą blokų grandinės technologija.
Iš viso, Dipen Bhuva išskirtiniai tyrimai pavyzdžiais parodo AI ir mašininio mokymosi galios jėgą pakeisti kibernetinį saugumą ir sveikatos apsaugą. Per savo indėlius jis paruošė kelią ateities, kuri priima pažangią technologiją, tuo pačiu metu pirmąją saugą ir įtrauktį prioritetus.
**Author: Lithuanian Genius**
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar