I dagens digitale landskab er de konstant stigende trusler mod cybersårbarheder blevet en presserende bekymring. Dog er der håb takket være de banebrydende bidrag fra Dipen Bhuva. Som ph.d.-studerende ved Cleveland State University har Bhuva udviklet sig til en kilde til innovation, idet han sømløst integrerer maskinlæring og kunstig intelligens (AI) med cybersikkerhedstiltag. Bhuvas rejse begyndte med en bachelorgrad i ingeniørvæsen, men er siden skredet frem for at omdefinere grænserne for digital sikkerhed og transformere patientpleje i sundhedssektoren.
Dykker man ned i områderne AI, maskinlæring, sundhedsvæsen og cybersikkerhed, har Bhuva banet vejen for nye forskningsområder. Hans arbejde kaster lys over maskinlæringens transformerende evne til både at styrke digitale forsvarsforanstaltninger og revolutionere medicinske diagnosticeringer. Blandt Bhuvas anerkendte publikationer kan nævnes studier som ”detektering af COVID-19 hoste med maskinlæring og AI fra lydopkald,” udgivet i Elseviers Biomedical Signal Processing and Control samt ”detektering af hjertesygdom med maskinlæring,” som er blevet præsenteret i IEEE Access. Disse publikationer fremhæver ikke kun hans ekspertise, men også de vidtrækkende implikationer af hans bestræbelser.
Bhuvas samarbejde med NASA Glenn Research Center om sikring af rumkommunikation ved hjælp af blockchain-teknologi bekræfter yderligere hans indvirkning på området. Hans forskning inden for ”kontinuerlig autentikation med hjælp fra hjerterytme og håndbevægelse” introducerer en ny tilgang til sikkerhed ved at erstatte traditionelle adgangskoder med biometriske autentifikationsmetoder. Derudover understreger hans bidrag til Springers volumen om netværk og systemer inden for kybernetik hans væsentlige rolle i at forbedre kvaliteten af e-læringsystemernes test.
Bhuvas omfattende forskningsrejse illustrerer den afgørende rolle, som maskinlæring og AI spiller i omformningen af cybersikkerhed og sundhedsvæsen. Gennem sit arbejde udforsker han anvendelserne af maskinlæringsalgoritmer til at styrke både sikkerhedsniveauet for digitale infrastrukturer og kvaliteten af patientplejen. Bhuva pointerer, at integreringen af AI og maskinlæring i cybersikkerhed og sundhedsvæsen ikke er en flygtig trend, men derimod et transformerende skift, der hæver sofistikationen og sikkerheden på disse områder.
### FAQ
– Hvad er rollen for maskinlæring og AI i cybersikkerhed og sundhedsvæsen?
– Maskinlæring og AI har transformative kræfter i både cybersikkerheds- og sundhedssektorerne. I cybersikkerhed muliggør de realtidstrusler og systemintegritet. I sundhedsvæsenet muliggør de forudsigelse af udbrud, personalisering af patientpleje og optimering af behandlinger.
– Hvordan bidrager Dipen Bhuva til områderne cybersikkerhed og sundhedsvæsen?
– Dipen Bhuva er en ph.d.-studerende ved Cleveland State University, der sømløst fusionerer maskinlæring, AI, cybersikkerhed og sundhedsvæsen. Hans forskning udforsker anvendelserne af maskinlæringsalgoritmer til at forbedre digital sikkerhed og forbedre patientplejen. Hans arbejde er blevet offentliggjort i ansete tidsskrifter, og han deltager aktivt i cyberfællesskabet.
– Kan du give eksempler på Bhuvas innovative forskning?
– Bhuvas forskning inkluderer undersøgelser af detektering af COVID-19-hoste med hjælp fra maskinlæring og AI fra lydopkald. Han har også arbejdet på detektion af hjertesygdom med hjælp fra maskinlæring og samarbejdet med NASA Glenn Research Center om sikring af rumkommunikation med blockchain-teknologi.
Generelt eksemplificerer Dipen Bhuvas banebrydende forskning AI- og maskinlærings styrke i omformningen af cybersikkerhed og sundhedsvæsen. Gennem sine bidrag har han banet vejen for en fremtid, der omfavner avanceret teknologi, samtidig med at sikkerhed og inklusivitet prioriteres.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com