【摘 要】
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作为人工智能的重要应用领域,智慧医疗具有将生理数据与医学知识联系起来的关键能力,在提高医疗服务质量的同时降低医疗成本方面显示出巨大的潜力。同时,基于机器学习模型的智慧医疗服务也能借助云计算等新兴技术,在提升数据服务质量的同时降低行业从业门槛,促进以人为中心的智能解决方案。基于数据和机器学习模型的智慧医疗系统需要采集用户的生理数据来提供高质量的数据服务。然而,医疗数据的敏感性在用户隐私方面极为关键,
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作为人工智能的重要应用领域,智慧医疗具有将生理数据与医学知识联系起来的关键能力,在提高医疗服务质量的同时降低医疗成本方面显示出巨大的潜力。同时,基于机器学习模型的智慧医疗服务也能借助云计算等新兴技术,在提升数据服务质量的同时降低行业从业门槛,促进以人为中心的智能解决方案。基于数据和机器学习模型的智慧医疗系统需要采集用户的生理数据来提供高质量的数据服务。然而,医疗数据的敏感性在用户隐私方面极为关键,这也许是阻碍智慧医疗系统普及的主要绊脚石。此外,对于中小型智慧医疗服务提供商而言,租用如阿里云、腾讯云等云服务提供商的服务器来提供网络服务可以显著降低成本,但这将伴随着将人工智能模型等商业机密暴露给不可信云平台的风险。为了解决这两个主要的安全与隐私问题,本论文构建了基于同态加密和安全多方计算的隐私保护的智慧医疗系统。本论文的主要工作如下:（1）设计了基于KNN的隐私保护在线分类方案。该方案采用具有加法同态特性的Elgamal密码系统的变体作为底层的加密原语。对于密文下的计算,设计了一种命名为安全平方和的协议来计算欧几里得距离和一个安全比较协议来对两个密文进行比较。然后,通过密文刷新机制和随机排列实现对访问模式的保护。最后,为了隐藏密钥,真正的密钥可分成两份,保存在两个不串通的云服务器中,并使用代理重加密技术确保每个用户都有一个独有密钥来解密返回的结果。（2）构建了基于SVM与医疗物联网的隐私保护在线诊断系统。首先,为了保护隐私,系统将SVM参数、用户输入和诊断结果随机分成两部分。两个非串通服务器都只能知道数据的一部分而不知道另一部分,从而保证了数据的机密性。接着,为了SVM算法的安全运行,设计了一套基于Paillier同态加密系统的安全计算协议,而SVM算法的安全运行则是通过将这些协议组合在一起来实现。最后,为了减轻客户端的负担,系统采用了一种基于AES和Paillier的混合加密方法来加密用户请求数据。
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