Kaasaegses digitaalses keskkonnas on kübervulneraablustest tulenevad ohud muutunud tungivaks mureks. Siiski on lootust tänu Dipen Bhuva läbimurret tehes. Clevelandi Riikliku Ülikooli doktorantuuris õppiv Bhuva on tõusnud innovatsiooni lipulaevana, ühendades sujuvalt masinõppe ja tehisintellekti (AI) küberturvalisusmeetmetega. Bhuva teekond algas bakalaureusekraadiga inseneriteaduses, kuid on alates sellest ajast edasi liikunud, et määratleda digitaalse turvalisuse piire ümber ning muuta patsiendihooldust tervishoiusektoris.
Süüvides sügavale tehisintellekti, masinõppe, tervishoiu ja küberturbe valdkondadesse, on Bhuva sillutanud uuringute uusi piire. Tema töö toob esile masinõppe ümberkujundava võimu nii digitaalsete kaitsemehhanismide tugevdamisel kui ka meditsiiniliste diagnooside radikaalsel muutmisel. Eriti silmapaistvad on Bhuva väljapaistvad publikatsioonid, sealhulgas “koroonaviiruse köha tuvastamine masinõppe ja AI abil helikõnedest,” mis ilmus Elsevieri Biomeditsiini Signaalitöötluse ja Kontrolli väljaandes, samuti “südamehaiguste tuvastamine masinõppe abil,” mille leiate IEEE Access’ist. Need publikatsioonid mitte ainult ei näita tema ekspertiisi, vaid rõhutavad ka tema jõupingutuste kaugeleulatuvat mõju.
Bhuva koostöö NASA Glenni Uurimiskeskusega kosmosekommunikatsioonide turvalisuse tagamisel plokiahelatehnoloogia abil tugevdab veelgi tema mõju valdkonnale. Tema uuring “pidev autentimine südamelöökide ja käeliigutuste abil” tutvustab julget lähenemist turvalisusele, asendades traditsioonilised paroolid biomeetriliste autentimismeetoditega. Lisaks rõhutab tema panus võrgu- ja süsteemide raamatusse küberneetika valdkonnas tema olulist rolli e-õppesüsteemide testide kvaliteedi tõstmisel.
Bhuva ulatuslik uurimistöö teekond illustreerib masinõppe ja AI olulist rolli küberturvalisuse ja tervishoiu valdkondade ümberkujundamisel. Tema töö kaudu uurib ta masinõppe algoritmi rakenduste kasutamist digitaalsete infrastruktuuride turvalisuse suurendamiseks ja patsiendihoolduse kvaliteedi parandamiseks. Bhuva rõhutab, et AI ja masinõppe integreerimine küberturvalisusesse ja tervishoidsse pole mööduv trend, vaid pigem muutuv nihutus, mis tõstab keerukuse ja turvalisuse nendel aladel uuele tasemele.
Üks suurimaid AI ja masinõppe panuseid seisneb nende võimes tuvastada ja leevendada küberrünnakuid reaalajas. See tehnoloogia innovatiivne kasutamine avaldab laialdasi tagajärgi digitaalsete ruumide kaitsmisel ja süsteemi terviklikkuse tagamisel. Tervishoiu kontekstis avab masinõppe võimekus analüüsida tohutuid andmehulki enneolematud võimalused. See võimaldab ennustada haiguspuhanguid, isikupärastada patsiendihooldust ja optimeerida raviplaanid paremate tervisetulemuste saavutamiseks.
Lisaks tema teadustöö saavutustele osaleb Bhuva aktiivselt küberturbe kogukonnas ja kuulub olulistesse organisatsioonidesse nagu Ohio küberrange, Ohio SuperComputeri ja Naised Küberturvalisuses. See teadlase ja eestkõneleja kahene roll kajastab Bhuva visiooni arenenud ja kaasava tuleviku suunas, kus tehnoloogia õitseb.
KKK
Milline on masinõppe ja AI roll küberturvalisuses ja tervishoius?
Masinõppe ja AI-l on ümberkujundav jõud nii küberturbe kui ka tervishoiu valdkonnas. Küberturvalisuses võimaldavad need reaalajas ähvarduste avastamise ja süsteemi terviklikkuse. Tervishoius võimaldavad need ennustada puhanguid, isikupärastada patsiendihooldust ja optimeerida ravimeetodeid.
Kuidas Dipen Bhuva panustab küberturbe ja tervishoiu valdkondadesse?
Dipen Bhuva on Clevelandi Riikliku Ülikooli doktorant, kes ühendab sujuvalt masinõppe, AI, küberturbe ja tervishoiu. Tema uurimistöö uurib masinõppe algoritmide rakendusi digitaalse turvalisuse tugevdamiseks ja patsiendihoolduse parandamiseks. Tema töö on avaldatud tuntud ajakirjades ja ta osaleb aktiivselt küberturbe kogukonnas.
Kas saaksite anda näiteid Bhuva uuenduslikust uurimistööst?
Bhuva uurimused hõlmavad töid, kus tuvastatakse COVID-19 köha masinõppe ja AI abil helikõnede põhjal. Ta on samuti töötanud südamehaiguste tuvastamise nimel masinõppe abil ja teinud koostööd NASA Glenni Uurimiskeskusega kosmosekommunikatsioonide turvalisuse tagamisel plokiahelatehnoloogia abil.
Kokkuvõttes illustreerib Dipen Bhuva läbimurdeline uurimistöö AI ja masinõppe võimu ümberkujundamist küberturvalisuses ja tervishoius. Tema panuse kaudu on avatud tee tulevikule, mis võtab vastu arenenud tehnoloogia samaaegselt turvalisust ja kaasatust esikohale.
AI ja masinõppe integreerimine küberturvalisuse ja tervishoiutööstustesse on valmis avaldama muutvat mõju. Küberturvalisuses võivad need tehnoloogiad revolutsioneerida ähvarduste avastamist ja ennetamist. Kasutades masinõppe algoritme, saab teostada suurandmete reaalajalisi analüüse, et tuvastada mustrid ja kõrvalekalded, mis viitavad pahatahtlikule tegevusele. See võimaldab organisatsioonidel ennetada küberrünnakuid ja tagada oma digitaalsete infrastruktuuride terviklikkus.
Tervishoiusektoris on AI ja masinõppe rakendused samavõrd paljulubavad. Need tehnoloogiad suudavad tõhusalt analüüsida suuri patsientide andmehulki, et ennustada haiguspuhanguid, isikupärastada patsiendihooldust ja optimeerida raviplaane. Tuues esile mustrid ja suundumused patsientide terviseandmetes, saavad AI algoritmid anda väärtuslikke teadmisi, mis võivad parandada tervisetulemusi ja päästa elusid.
Prognoosid näitavad märkimisväärseid kasvuvõimalusi AI ja masinõppe valdkonnas nii küberturvalisuse kui ka tervishoiu valdkondades. Turu-uuringute tuleviku ennustuse kohaselt peaks globaalne AI turvalisuses turu väärtus olema aastaks 2025 35,46 miljardit dollarit, kasvades aastaseid kasvumäärasid, 23,67% ulatuses prognoosiperioodi jooksul. Suurenevad küberrünnakute sagedus ja keerukus suurendavad nõudlust arenenud AI lahenduste järele digitaalse infrastruktuuri kaitsmiseks.
Tervishoiutööstuses peaks globaalne AI tervishoius turu väärtus vastavalt Grand View Researchi raportile jõudma aastaks 2027 99,4 miljardi dollarini, kasvades aastakeskmise kasvumääraga 43,8% prognostilise perioodi jooksul. Tõhusa tervishoiuteenuse osutamise kasvav vajadus, tervishoiuandmete rohkus ja AI tehnoloogia arengud on olulised tegurid turu kasvule.
Siiski tuleb AI ja masinõppe arenguga kaasnevatele väljakutsetele ja küsimustele tähelepanu pöörata. Üheks peamiseks mureks küberturbe valdkonnas on võimalikud ründed AI algoritmide vastu. Ründed hõlmavad sisendiandmete manipuleerimist AI süsteemi petmiseks ja valede klassifitseerimiste või valede otsustuste tegemiseks. Teadlased töötavad aktiivselt välja tugevaid kaitsemeetodeid selliste rünnakute vastu, et tagada AI-toega küberturbe lahenduste usaldusväärsus ja terviklikkus.
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info