The object of research, development or design (in Russian) : Система обеспечения защиты медицинских данных с применением технологии блокчейн и методов искусственного интеллекта

The object of research, development or design (in Kazakh) : Блокчейн технологиясы мен жасанды интеллект әдістерін қолдана отырып, медициналық деректерді қорғауды қамтамасыз ету жүйесі

Aim of work (in Russian) : Повысить уровень защищённости персональных и медицинских данных с применением технологии блокчейн, методов искусственного интеллекта и программно-аппаратных комплексов защиты каналов связи. Данная система позволит обеспечить двойную аутентификацию пользователя через безопасные облачные вычисления, выявление несогласованных изменений в базе данных, а также передачу зашифрованной информации между пользователями по защищенным каналам связи.

Aim of work (in Kazakh) : Блокчейн технологиясын, жасанды интеллект әдістерін және байланыс арналарын қорғауға арналған бағдарламалық-аппараттық жүйелерді пайдалана отырып, жеке және медициналық деректердің қауіпсіздік деңгейін арттыру. Бұл жүйе қауіпсіз бұлттық есептеулер арқылы пайдаланушының қосарланған аутентификациясын, дерекқордағы сәйкес келмейтін өзгерістерді анықтауды, сондай-ақ қауіпсіз байланыс арналары арқылы пайдаланушылар арасында шифрланған ақпаратты беруді қамтамасыз етеді.

Методы исследования (на русском) : В проводимых исследованиях будут использованы методы следующих областей знаний: Искусственный интеллект, технология блокчейн, сетевые технологии, алгоритмы аутентификации

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу келесі білім салаларындағы әдістерді қолданады: жасанды интеллект, блокчейн технологиясы, желілік технологиялар, аутентификация алгоритмдері

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработаны модели машинного обучения с применением алгоритмов, таких как Наивный байесовский классификатор, Логистическая регрессия, Машина опорных векторов, Дерево решений, Случайный лес, Метод k-ближайших соседей и XGBoost, и Глубоких, Сверточных и Рекуррентных нейронных сетей для классификации DoS, DDoS, MITM, Smurf атаки, Фишинг и других видов угроз. Разработан алгоритм двойной аутентификации, состоящий из двух этап подтверждения личности субъекта в информационной системе здравоохранения. Один из этапов подтверждения будет проходить через облачный HSM (Hardware Security Module), в котором будут храниться ключи аутентификации и подписи. Алгоритм двойной аутентификации, разработанный для информационной системы здравоохранения, включает два этапа подтверждения личности пользователя. Проведено тестирование и анализ программно-аппаратного комплекса защиты. Применение средств мониторинга для анализа пакетов в защищенных каналах связи. Опубликованы 2 (две) статьи и (или) обзор в рецензируемом научным издании, индексируемом в Science Citation Index Expanded базы Web of Science и (или) имеющий процентиль по CiteScore в базе Scopus не менее 35 (тридцать пять). Опубликована 1 статьи в журналах, рекомендованных КОКСНВО, 2 статья принята к печати в журнал Вестник КАЗ АТК №6. Справка прилагается. Опубликованы 2 зарубежные конференции, 2 международные конференции и 1 авторское свидетельство.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Naive Bayes классификаторы, логистикалық регрессия, қолдау векторлық машинасы, шешім ағашы, кездейсоқ орман, K-ең жақын көршілер және XGBoost және DoS, DDoS, MITM классификациясы үшін терең, конволюционды және қайталанатын нейрондық желілер сияқты алгоритмдерді пайдалана отырып, машиналық оқыту үлгілері әзірленді. , Фишинг және басқа қауіп түрлері. Денсаулық сақтаудың ақпараттық жүйесінде субъектінің жеке басын растаудың екі кезеңінен тұратын қосарланған аутентификация алгоритмі әзірленді. Растау кезеңдерінің бірі аутентификация және қолтаңба кілттерін сақтайтын HSM (Аппараттық қауіпсіздік модулі) бұлтынан өтеді. Денсаулық сақтаудың ақпараттық жүйесі үшін әзірленген қосарлы аутентификация алгоритмі пайдаланушының жеке басын растаудың екі кезеңін қамтиды. Аппараттық және бағдарламалық қамтамасыз етуді қорғау жүйесі тексерілді және талданды. Қауіпсіз байланыс арналарындағы пакеттерді талдау үшін бақылау құралдарын пайдалану. Web of Science дерекқорының кеңейтілген Science Citation Index жүйесінде индекстелген және (немесе) Scopus дерекқорында CiteScore пайыздық көрсеткіші 35-тен кем емес, рецензияланған ғылыми басылымда 2 (екі) мақала және (немесе) шолу жарияланған. отыз бес). ҒЖБССҚЕК ұсынған журналдарда 1 мақала жарияланды, 2 мақала «ҚазККА хабаршысы» журналында No6 басылымға қабылданды. Анықтама қоса берілген. 2 шетелдік конференция, 2 халықаралық конференция және 1 авторлық куәлік жарияланды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Технологии, направленные на решения задач по защите и безопасности медицинских данных

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Медициналық деректерді қорғау және қорғау мәселелерін шешуге бағытталған технологиялар

Level of implementation (in Russian) : Опубликованы научные статьи в рецензируемых изданиях, результаты доложены на международных конференциях.

Level of implementation (in Kazakh) : Ғылыми мақалалары рецензияланған басылымдарда жарияланған, нәтижелері халықаралық конференцияларда баяндалған.

Efficiency (in Russian) : Теоретические, компьютерные результаты и планируемые экспериментальные исследования могут обеспечить повышения эффективности выявления и предотвращения атак, представляющие большой риск для безопасности системы здравоохранения и защитить персональные и медицинские данные.

Efficiency (in Kazakh) : Теориялық, есептеу нәтижелері және жоспарланған эксперименттік зерттеулер денсаулық сақтау жүйесінің қауіпсіздігіне жоғары қауіп төндіретін шабуылдарды анықтау мен алдын алуды жақсартады және жеке және медициналық деректерді қорғайды.

Field of application (in Russian) : Жоба нәтижелерін қолдану аясы: жоба нәтижелерінің мақсатты тұтынушылары «Медициналық компания Suncar» ЖШС және Қазақстан Республикасының аумағында медициналық қызмет көрсететін басқа да медициналық мекемелер болады.

Field of application (in Kazakh) : Область применения результатов проекта: целевыми потребителями результатов проекта будет ТОО «Medical Company Suncar» и другие медицинские учреждения, которые предоставляют медицинские услуги на территории РК.