Цель работы – анализ алгоритмов машинного обучения для повышения качества жизни пациентов. Были решены следующие задачи: - анализ перспектив использования носимых устройств; - валидация характеристик носимых устройств (сравнительный анализ); - исследование структуры защиты и передачи данных в носимых устройствах; - выработка рекомендации по их использованию и защите пользователей от действий кибер-преступников; - анализ результатов. Актуальность темы обусловлена тем, что все больше информационных систем подвергается различным мошенническим атакам, целью которых является кража персональных данных пользователей и пациентов. Использованные методы исследования: сбор информации, сравнительный анализ носимых устройств с конкурентами-аналогами, выявление их слабых и сильных сторон, моделирование алгоритма защиты данных, методы оценки эффективности проекта, последующий анализ результатов. Результаты работы: - проведен сравнительный анализ функциональных возможностей носимых устройств; - смоделирован алгоритм защиты данных; - обоснована экономическая эффективность решения; - сформированы рекомендации для пользователей; - описаны результаты от проекта. Практическая значимость работы обусловлена результатами по разработке алгоритма защиты информации для носимых устройств. В качестве возможной поддержки имеющихся механизмов защиты были предложены методы машинного обучения и различные сертификаты шифрования.

The purpose of this work was to analyze machine learning algorithms to improve the quality of life of patients. Tasks that were solved in the course of the study: - analysis of the prospects for the use of wearable devices; - validation of wearable device characteristics (comparative analysis); - investigation of the structure of data protection and transmission in wearable devices; - development of recommendations on their use and protection of users from the actions of cyber criminals; - analysis of the results obtained. The relevance of the topic is due to the fact that more and more information systems are being subjected to various deceptive attacks, which purpose is stole personal data of users and patients. The research methods used: information collection, comparative analysis of wearable devices with competitors-analogues, identification of their weaknesses and strengths, modeling of the data protection algorithm, methods for evaluating the effectiveness of the project, subsequent analysis of the results. Results of the work: - a comparative analysis of the functionality of wearable devices was carried out; - the data protection algorithm is modeled; - the economic efficiency of the solution is justified; - recommendations for users have been formed; - the results of the project are described. The practical significance of the work is due to the results of the development of an information protection algorithm for wearable devices. Machine learning methods and various encryption certificates have been proposed as possible support for existing security mechanisms.