この記事では、医療分野におけるIoTデバイスの統合がもたらすセキュリティの課題と信頼性の問題に対処するための機械学習ベースの枠組みを提案しています。この枠組みは、サイバー攻撃の検出とデバイスの異常の特定を目的とし、20万件のデータセットを利用しています。研究では、八つの機械学習モデルを評価し、教師あり学習（XGBoost、K最近傍法）、半教師あり学習（生成逆ネットワーク、変分オートエンコーダ）、および教師なし学習（One-Class SVM、Isolation Forest、グラフニューラルネットワーク、LSTMオートエンコーダ）を使用しました。評価の結果、XGBoostは異常検出において99%の精度を達成し、KNNは攻撃検出で極めて高い精度を誇りました。この研究は、早期のサイバー脅威とデバイスの故障を検出することで、医療機器の安全で継続的な運用を確保し、患者の健康を守る潜在能力を示しています。