提出了一种新的框架，以增强医疗物联网（IoMT）系统的安全性和隐私性。该框架利用人工神经网络进行入侵检测，并结合联邦学习来保护用户隐私。此外，它还集成了可解释人工智能（XAI）方法以提高模型的可解释性。评估表明，联邦学习方法在有效保护隐私和提供模型解释方面，与集中式方法相当。 AI
影响 该框架有望带来更安全、更值得信赖的医疗设备，从而提高患者安全性和数据机密性。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了用于医疗物联网系统安全与隐私的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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