Intelligente und anpassungsfähige Zugriffskontrolle für elektronische Gesundheitsakten durch die Integration von GPT, Ontologie und CAABAC

Core Concepts

Das GPT-Onto-CAABAC-Modell kombiniert Generative Pretrained Transformer (GPT), medizinisch-rechtliche Ontologien und kontextbewusste attributbasierte Zugriffskontrolle (CAABAC), um die Sicherheit des Zugriffs auf elektronische Gesundheitsakten zu verbessern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen interpretiert GPT-Onto-CAABAC Richtlinien dynamisch und passt sich an sich ändernde Gesundheits- und Rechtsmilieu an, um maßgeschneiderte Zugriffskontrolllösungen anzubieten.

Abstract

Das GPT-Onto-CAABAC-Modell ist ein integrierter und vielseitiger Ansatz zur Überprüfung von Zugriffskontrollentscheidungen in verschiedenen Kontexten. Insbesondere adressiert es die komplexe Mischung aus Compliance, Flexibilität und Prüfung im Gesundheitswesen. Durch die Kombination von Ontologie, CAABAC und GPT zeigt sich das Modell als hervorragend geeignet für Entscheidungsaudits in komplexen Umgebungen mit vielfältigen Vorschriften.
Das Modell nutzt die Fähigkeiten von GPT, um implizit eine ad-hoc-Ontologie aus Rechtstexten und Richtlinien zu erstellen. Diese eingebettete Ontologie bildet die Grundlage für die Formulierung von Regeln und die Sicherstellung der Compliance. Anschließend erfasst das Modell den Echtzeitkontext und ordnet ihn einem ad-hoc-CAABAC-Modell zu. Die GPT-Schicht ist für die dynamische Entscheidungsfindung verantwortlich und gleicht potenzielle Konflikte zwischen Kontext und richtlinienbasierten Regeln aus, um die Rechenschaftspflicht und Glaubwürdigkeit des Systems zu erhöhen.
Der multidimensionale Ansatz des GPT-Onto-CAABAC-Modells bietet einen flexiblen, aber strukturierten Mechanismus für die Zugriffskontrolle, der sowohl auf Compliance als auch auf kontextuelle Nuancen ausgerichtet ist. Dieses Modell ist darauf ausgelegt, die Entwicklung von Ansätzen zur Datensicherheit im Gesundheitswesen zu leiten und eine Lösung vorzuschlagen, die sowohl robust als auch auf kontextuelle Subtilitäten abgestimmt ist.

Stats

"Datenschutzverletzungen im Gesundheitswesen haben in den letzten Jahren stark zugenommen und führten 2022 in den USA zur Offenlegung sensibler Daten von über 20 Millionen Personen."
"Die Zahl größerer Datenschutzverletzungen (≥500 Datensätze pro Verletzung) in elektronischen Gesundheitsakten in den USA stieg von 2008 bis 2022 deutlich an."

Quotes

"Das GPT-Onto-CAABAC-Modell interpretiert Richtlinien dynamisch und passt sich an sich ändernde Gesundheits- und Rechtsmilieu an, um maßgeschneiderte Zugriffskontrolllösungen anzubieten."
"Der multidimensionale Ansatz des GPT-Onto-CAABAC-Modells bietet einen flexiblen, aber strukturierten Mechanismus für die Zugriffskontrolle, der sowohl auf Compliance als auch auf kontextuelle Nuancen ausgerichtet ist."

Key Insights Distilled From

GPT, Ontology, and CAABAC

by Raza Nowrozy... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08264.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte das GPT-Onto-CAABAC-Modell über den Gesundheitssektor hinaus in anderen stark regulierten und dynamischen Umgebungen eingesetzt werden?

Das GPT-Onto-CAABAC-Modell könnte in anderen stark regulierten und dynamischen Umgebungen wie dem Finanzsektor, der Telekommunikationsbranche oder der Energieindustrie eingesetzt werden. In diesen Branchen sind Compliance-Anforderungen und die Notwendigkeit, sich schnell an sich ändernde Umstände anzupassen, von entscheidender Bedeutung. Das Modell könnte dazu beitragen, Zugriffskontrollentscheidungen in Echtzeit zu treffen, die den regulatorischen Anforderungen entsprechen und gleichzeitig flexibel genug sind, um auf neue Situationen zu reagieren. Durch die Integration von GPT, Ontologie und CAABAC könnte das Modell maßgeschneiderte Lösungen für den Zugriff auf sensible Daten in verschiedenen Branchen bieten.

Welche potenziellen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Ethik müssen bei der Implementierung des GPT-Onto-CAABAC-Modells berücksichtigt werden?

Bei der Implementierung des GPT-Onto-CAABAC-Modells müssen potenzielle Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Ethik berücksichtigt werden. Dazu gehören:

Datenschutz: Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Daten, die vom Modell verarbeitet werden, angemessen geschützt sind und nur für autorisierte Zwecke verwendet werden. Maßnahmen zur Datensicherheit und zur Verhinderung von Datenmissbrauch müssen implementiert werden.
Ethik: Bei der Verwendung von KI-Modellen wie GPT ist es wichtig, sicherzustellen, dass ethische Grundsätze eingehalten werden. Dies umfasst die Transparenz bei der Entscheidungsfindung, die Vermeidung von Diskriminierung und die Berücksichtigung der Auswirkungen auf die betroffenen Personen.

Wie könnte das GPT-Onto-CAABAC-Modell mit anderen aufstrebenden Technologien wie Blockchain oder verteilten Identitätssystemen integriert werden, um die Sicherheit und Transparenz von Zugriffskontrollentscheidungen weiter zu verbessern?

Das GPT-Onto-CAABAC-Modell könnte mit Blockchain-Technologie oder verteilten Identitätssystemen integriert werden, um die Sicherheit und Transparenz von Zugriffskontrollentscheidungen weiter zu verbessern. Durch die Verwendung von Blockchain könnte die Integrität der Zugriffskontrolldaten gewährleistet werden, da sie in einer dezentralen und unveränderlichen Datenbank gespeichert würden. Dies würde die Manipulation von Zugriffsrechten erschweren und die Sicherheit erhöhen. Verteilte Identitätssysteme könnten dazu beitragen, die Authentifizierung und Autorisierung von Benutzern zu verbessern, indem sie sicherstellen, dass nur berechtigte Personen auf sensible Daten zugreifen können. Die Integration dieser Technologien würde die Gesamtsicherheit des GPT-Onto-CAABAC-Modells stärken und die Transparenz der Zugriffskontrollentscheidungen erhöhen.