skandha-2/he-cloud-healthcare-security

# 面向云端医疗保健数据库的隐私保护安全 **Suresh Kumar Uppada, Ph.D. 的研究作品集** 本代码库展示了一个专注于同态加密、云端医疗保健数据库、隐私保护安全以及合规感知云架构的研究作品集。它旨在支持申请安全、隐私、应用密码学、可信 AI 系统、云安全和医疗保健数据保护领域的研究岗位。 ## 研究重点 我的研究重点是隐私保护技术，特别是同态加密和高级云安全控制，如何能够在平衡安全性、性能、可扩展性和法规合规性要求的同时，保护云环境中敏感的医疗保健数据。 ## 核心研究领域 - 同态加密与“使用中数据”保护 - 云端医疗保健数据库与 EHR 安全 - 隐私保护计算与应用密码学 - 与 HIPAA、GDPR、HITECH、NIST 和 CSA 对齐的合规性映射 - 安全性、性能与实现之间的权衡 - 面向受监管环境的云安全架构 - AI/云治理与可信系统设计 ## 代码库内容 | 领域 | 文件 | 目的 | |---|---|---| | 文献综述矩阵 | `docs/literature_review_matrix.md` | 追踪关键研究主题、方法、发现、空白与相关性 | | 架构图 | `docs/he_cloud_security_architecture.md` | 展示隐私保护的医疗保健云安全架构 | | 合规性映射 | `docs/compliance_mapping_table.md` | 将安全/隐私控制映射至 HIPAA、GDPR、HITECH、NIST 和 CSA 主题 | | 统计分析 Notebook | `notebooks/he_healthcare_security_analysis.ipynb` | 演示使用合成样本数据进行的基于 Python 的分析 | | 样本数据集 | `data/synthetic_he_survey_data.csv` | 仅用于演示目的的合成数据集 | ## 关于数据的重要说明 本代码库不包含机密的论文参与者数据。Notebook 仅使用合成样本数据来演示研究工作流、统计分析和可复现性实践。 ## 建议引用格式 Uppada, S. K. (2026). *面向云端医疗保健数据库的隐私保护安全：同态加密、合规性与云架构研究作品集*. GitHub repository. ## 目标研究岗位 本作品集支持申请以下类型的岗位： - 研究科学家 – 安全与隐私 - 网络安全研究科学家 - 云安全研究员 - 隐私保护计算研究员 - 应用密码学研究员 - 研究软件工程师 – 安全/云/AI - 可信 AI 系统研究员

标签：NoSQL, SecOps, 云安全架构, 医疗数据安全, 合规框架, 同态加密, 应用密码学, 逆向工具, 防御加固, 隐私计算