Verschlüsselt Rechnen: Sichere Verarbeitung verschlüsselter medizinischer Daten am Beispiel der Klassifikation von EKG-Daten
dc.contributor.author | Sadeghi, Ahmad-Reza | |
dc.contributor.author | Schneider, Thomas | |
dc.contributor.editor | Brömme, Arslan | |
dc.contributor.editor | Eymann, Torsten | |
dc.contributor.editor | Hühnlein, Detlef | |
dc.contributor.editor | Roßnagel, Heiko | |
dc.contributor.editor | Schmücker, Paul | |
dc.date.accessioned | 2019-01-17T13:01:44Z | |
dc.date.available | 2019-01-17T13:01:44Z | |
dc.date.issued | 2010 | |
dc.description.abstract | Die rasant fortschreitende Modernisierung des Gesundheitswesens durch neuartige elektronische Dienste wie die elektronische Patientenakte und medizinische online Dienste erlaubt es, medizinische Prozesse effizienter zu gestalten. Andererseits birgt die digitale Verarbeitung sensibler Patientendaten Risiken und Gefahren hinsichtlich des Datenschutzes und des Missbrauchs. Klassische kryptographische und IT sicherheitstechnische Methoden erlauben die sichere Verteilung und Speicherung medizinischer Daten. Allerdings erfordert die Verarbeitung der Daten deren Entschlüsselung. Zu diesem Zeitpunkt kann auf die Daten im Klartext (z.B. durch Systemadministratoren) zugegriffen und die Vertraulichkeit verletzt werden. Um dies zu verhindern, sollten Daten in verschlüsselter Form verarbeitet werden. Für ebendieses “Rechnen unter Verschlüsselung” wurden in den vergangenen 25 Jahren verschiedene kryptographische Verfahren vorgeschlagen. Die Ziele dieser Arbeit sind folgende: 1) Der aktuelle Stand der Forschung im Bereich des effizienten Rechnens unter Verschlüsselung wird zusammengefasst. 2) Ein Werkzeug wird vorgestellt, das es erlaubt, effiziente Protokolle zum Rechnen unter Verschlüsselung abstrakt und ohne detaillierte kryptographische Kenntnisse zu beschreiben und automatisch zu generieren. 3) Es wird gezeigt, wie das vorgestellte Werkzeug exemplarisch zum Generieren eines medizinischen Web-Services verwendet werden kann, der EKG Daten in verschlüsselter Form klassifiziert. | de |
dc.identifier.isbn | 978-3-88579-268-0 | |
dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19718 | |
dc.language.iso | de | |
dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
dc.relation.ispartof | perspeGKtive 2010. Workshop „Innovative und sichere Informationstechnologie für das Gesundheitswesen von morgen“ | |
dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-174 | |
dc.title | Verschlüsselt Rechnen: Sichere Verarbeitung verschlüsselter medizinischer Daten am Beispiel der Klassifikation von EKG-Daten | de |
dc.type | Text/Conference Paper | |
gi.citation.endPage | 25 | |
gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
gi.citation.startPage | 11 | |
gi.conference.date | 8. September 2010 | |
gi.conference.location | Mannheim | |
gi.conference.sessiontitle | Regular Research Papers |
Dateien
Originalbündel
1 - 1 von 1