医疗数据服务隐私保护关键技术研究
医疗物联网的快速发展使得医疗卫生领域的信息化水平不断提高,医疗数据呈爆发式增长。为充分利用医疗大数据蕴藏的宝贵价值,基于大数据分析技术的各种在线医疗服务应运而生。然而,医疗数据涉及个人生命健康的诸多信息要素,具备高度敏感性,若直接交由不可完全信任的服务提供商进行挖掘应用将带来严重的数据安全与隐私泄露隐患。为保证数据拥有者及用户私人敏感信息的安全性,法律层面上,国内外出台了多项法律法规助力用户信息隐私保护规章制度的建立健全;技术层面上,相关研究者通过应用同态加密、秘密共享、混淆电路等密码学理论工具已经面向各类在线医疗服务构建了大量的隐私保护方案。但是,现有方案或牺牲巨大的计算/通信资源以确保其高安全性,或在安全性上做相当程度的妥协以提供实时在线的高效服务,安全性与性能之间的平衡关系仍有待提高。同时,现有方案中服务提供商大都直接采用通用的数据挖掘方法作为服务模型为用户提供服务,并未针对不同医疗数据类型的特点对模型进行改进以提供更加精准的服务。因此,面向不同类型的医疗数据,如何在保证服务提供商及用户数据安全的前提下构建精准高效的在线医疗服务方案仍然是一个具有挑战性的研究课题。本文面向基因序列、医疗影像、电子病历等三种不同类型的医疗数据,通过分析数据特征改进服务模型、应用高效加密方法确保数据安全、结合检索优化结构提升服务性能,构造出了一系列精准高效的隐私保护在线医疗方案,并从理论分析和实验测试两个角度对所提方案的安全性、准确性及高效性进行了充分的验证。具体地,本文主要研究贡献包含以下四个方面:(1)针对高效隐私保护的类似患者查询服务,首先基于改进的近似编辑距离方法设计了一种可以实现相似基因序列的快速精确检索的数据结构,记为遗传BK树。在此基础上,再结合散列消息认证码、对称密钥加密等密码技术,实现外包模式下密文上的相似基因序列检索。所提方案已被证明可抵抗选择性选择明文攻击,真实... （共153页)
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网址: 医疗数据服务隐私保护关键技术研究 https://m.trfsz.com/newsview896057.html
