随着云计算、物联网等新一代信息技术的快速普及,越来越多的医疗数据被加密存储于云服务器中。这不仅能够为用户提供高效便捷的医疗服务,同时极大提升了医疗行业信息化水平。然而,医疗数据往往包含用户的隐私信息,如何实现用户医疗数据的高效管理与安全共享成为亟待解决的问题。为了实现高效的密文医疗数据共享,基于属性加密的医疗数据访问控制技术引起学术界和产业界的广泛关注,它通过设置细粒度数据访问策略实现了医疗数据的安全共享,从而保证了医疗数据的机密性和可用性。尽管现有的基于属性加密的访问控制技术能够实现加密数据的安全共享,然而现有方法仅仅能保证常规情形下数据的可用性。当用户遭遇紧急情况时(如医疗急救),由于无法解密医疗数据,从而无法提供及时有效的医疗救助,给用户带来严重后果。为了解决这一问题,有学者提出了自适应访问控制技术(self-adaptive access control),数据加密者额外地设置密文数据紧急解密密钥,并发送给可信的紧急联系人,当紧急情况发生时,由其协助进行数据解密。然而,该方法存在如下不足之处:1.紧急联系人需要一直保持在线;2.双云服务器模型带来了额外的计算和通信开销。针对上述问题,本文围绕医疗数据自适应访问控制技术展开深入研究,主要工作如下:·基于模糊身份加密和收敛加密技术,提出了一个高效的医疗数据自适应访问控制方案。该方案利用用户生物特征信息如指纹作为紧急情形下的解密密钥,有效避免方案遭受单点故障;进一步地,所提出的方案支持跨用户密文数据去重,降低了服务器端存储开销。安全性和效率分析结果表明,所提出的方案能够实现紧急情况下医疗数据的高效解密,同时保证用户数据的机密性。该成果已发表在国际学术期刊International Journal of Computational Science and Engineering(EI源刊)上。·基于属性版本号的思想和重加密技术,提出了一个动态的医疗数据自适应访问控制方案。该方案给每个属性选择不同的属性版本号,用来标识密文中受属性影响的部分。当属性撤销发生时,客户端仅需少量计算来更新密文中受影响的部分,减轻了客户端的计算负担。安全性和效率分析结果表明,所提出的方案能够实现动态地管理用户的访问权限,同时保证用户数据的机密性。