图1 系统模型
收稿日期:2022-10-27,
网络出版日期:2023-09-05,
纸质出版日期:2024-01-20
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患者医疗健康数据信息的合理利用促进了医学研究机构的发展。针对目前患者与医疗研究机构间共享医疗数据隐私易泄露,以及患者对医疗数据的使用情况不可控的问题,提出一种支持受控共享的医疗数据隐私保护方案。首先,将区块链与代理服务器结合设计医疗数据受控共享模型,区块链矿工节点分布式构造代理重加密密钥,使用代理服务器存储和转换医疗数据密文,利用代理重加密技术在保护患者隐私的同时实现医疗数据安全共享。其次,设计用户权限动态调整机制,由患者与区块链授权管理节点交互通过授权列表来更新医疗数据访问权限,实现患者对医疗数据的可控共享。最后,安全性分析表明,所提方案可以在医疗数据隐私保护的同时,实现医疗数据动态共享,并且可以抵抗共谋攻击。性能分析表明,该方案在通信开销、计算开销方面具有优势,适用于患者或医院与研究机构间的数据受控共享。
The rational use of patient medical and health data information has promoted the development of medical research institutions.Aiming at the current difficulties in sharing medical data between patients and medical research institutions,data privacy is easy to leak,and the use of medical data is uncontrollable,a medical data privacy protection scheme supporting controlled sharing is proposed.Firstly,the blockchain and proxy server are combined to design a medical data controlled sharing model that the blockchain miner nodes are distributed to construct proxy re-encryption keys,and the proxy server is used to store and convert medical data ciphertext,and proxy re-encryption technology is used to bring about the secure sharing of medical data while protecting the privacy of patients.Secondly,a dynamic adjustment mechanism of user permissions is designed that the patient and the blockchain authorization management nodes update the access permissions of medical data through the authorization list to realize the controllable sharing of medical data by patients.Finally,the security analysis shows that the proposed scheme can bring about the dynamic sharing of medical data while protecting the privacy of medical data,and can also resist collusion attacks.Performance analysis shows that this scheme has advantages in communication overhead and computing overhead,and is suitable for controlled data sharing between patients or hospitals and research institutions.
数字化在医疗卫生领域中迅速发展遍及,大量的有关患者的医疗健康数据随之产生。这些信息及数据的合理利用对医学研究机构的发展十分重要。然而目前医疗信息在共享过程中存在很多问题,医疗数据在传输的过程中容易被篡改或丢失,难以互相分享,“数据孤岛”的现象十分明显[
云计算可以对海量数据进行分析处理,为实现医疗数据安全共享,YANG等[
IVAN等[
鉴于上述分析,笔者结合区块链技术和代理云服务器,提出一种基于区块链的数据隐私保护受控共享方案,通过代理重加密技术来完成医疗数据隐私保护,患者可以自主定义授权列表实现医疗数据受控共享。笔者的主要贡献如下:
(1) 设计医疗数据受控共享模型。由区块链矿工节点分布式构造出代理重加密密钥,利用代理服务器存储和转换医疗数据密文,通过代理重加密技术实现数据安全共享,同时减轻了区块链的存储和计算压力,使方案更具有可扩展性。
(2) 提出用户权限动态调整机制。患者构造授权参数并与区块链上授权管理节点交互通过授权列表来更新医疗数据的访问权限,实现医疗数据动态共享,并且授权变更时,无需对数据进行重复加密,进一步提高医疗数据可用性。
(3) 对方案的安全性与性能进行分析,结果表明,笔者提出的方案能够在保护患者隐私的同时实现医疗数据动态共享,可抵抗共谋攻击,并且在通信开销、计算开销方面具有优势,更好地适用于患者或医院与研究机构间的医疗数据安全共享。
定义1 令群G1和G2为两个阶为素数p的乘法循环群,定义一个双线性映射e:G1×G1→G2满足以下性质:
(1) 双线性性:对于任意的两个随机数a,b∈
(2) 非退化性:存在g,h∈G1,使得e(g,h)≠1;
(3) 可计算性:对于任意的两个点g,h∈G1,e(g,h)是容易计算的。
定义2 令判定性双线性Diffie-Hellman(Decisional Bilinear Diffie-Hellman,DBDH)问题:定义5元组(g,ga,gb,gc,e(g,g)abc),敌手A计算z=abc mod p,当且仅当|Pr[A(g,ga,gb,gc,e(g,g)abc)=0]|-|Pr[A(g,ga,gb,gc,e(g,g)z)=0]|ε,A具有优势ε解决DBDH问题。
DBDH假设:没有多项式时间的敌手A,至少能以优势ε解决DBDH问题。
代理重加密(Proxy Re-Encryption,PRE)在公钥加密的基础上支持解密权限的转移,由BLAZE等[
Setup(κ)→(pp):输入安全参数κ,输出系统公开参数pp。
KeyGen(pp)→(skA,pkA):输入系统公开参数pp,输出用户公私钥对(skA,pkA)。
Enc(m,pkA)→CA:输入待加密的数据明文m,数据拥有者公钥pkA,输出数据密文CA。
RekeyGen(pkA,skA,pkB)→rkA→B:输入数据拥有者公钥pkA,私钥skA,数据使用者公钥pkB,输出重加密密钥rkA→B。
ReEnc(CA,rkA→B)→CB:输入密文CA,重加密密钥rkA→B,生成重加密密文CB。
Dec(skB,CB)→m:输入数据使用者私钥skB,密文CB,得到数据明文m。
笔者所提方案的系统模型如
图1 系统模型
(1) 患者:医疗数据的实际数据拥有者,自主决定各个医疗研究机构对其数据的访问权限,可有条件地共享医疗数据。对医疗数据进行初始加密生成初始医疗数据密文,并把医疗数据初始密文上传到半诚实的代理服务器;规定数据访问权限,构造授权列表发送给区块链系统授权管理节点;构造代理重加密密钥参数和医疗数据哈希值,并将其广播到区块链网络。
(2) 医院:患者医疗数据的管理者,不完全受信任,可在患者的授权委托下作为数据拥有者来执行医疗数据共享任务。
(3) 研究机构:需要患者医疗数据进行研究的数据使用者,从代理服务器上获取医疗数据重加密密文,可用其私钥和区块链系统授权管理节点发送的解密参数对重加密密文进行解密,获取医疗数据明文;从区块链上获取医疗数据哈希值,进行医疗数据的完整性验证。
(4) 半诚实代理服务器:存储和转换医疗数据初始密文。存储由数据拥有者进行初始加密的医疗数据密文;对于合法研究机构的数据请求,从区块链上获取代理重加密密钥,对初始密文进行代理重加密后,把医疗数据重加密密文发送给研究机构。
(5) 密钥生成中心:在系统建立阶段进行系统参数初始化,生成用户的公私钥对,完成密钥分发。
(6) 区块链矿工节点:对于合法用户,利用患者上传的重加密密钥参数以及授权管理节点发送的授权参数生成代理重加密密钥,发送给半诚实代理服务器;把一段时间内的交易信息广播,各个节点进行验证,验证通过后加入区块链账本。
(7) 授权管理节点:根据患者或医院给定的授权列表验证研究机构的医疗数据访问权限,对于合法医疗数据访问请求,把授权参数发送给矿工节点来构造针对合法研究机构的代理重加密密钥,同时发送解密参数给研究机构,完成医疗数据共享;通过与患者或医院交互,更新授权列表。该节点是可信的参与实体,可利用区块链共识算法进行选取。
笔者所提方案的安全模型由以下游戏定义。该游戏在随机预言机模型下进行,敌手A与挑战者C之间的交互过程如下:
初始化阶段:挑战者C选择安全参数,生成系统公开参数pp发送给敌手A。
查询阶段一:敌手A做出如下询问:
A询问KeyGen,ReKeyPara,ReKeyGen,ReEncrypt,Decrypt。用KeyGen生成的密钥查询ReKeyPara,ReKeyGen,ReEncrypt,Decrypt。
挑战阶段:A提交消息(m0,m1)∈M给C,以及解密参数
查询阶段二:与阶段一相同,并且有下述条件。
(1) 当A以(β*,β',
(2) 当A以(Cb,β*,β',
(3) 当A以(β*,β',
猜测阶段:敌手A输出b'∈{0,1},若b'=b,则敌手赢得该游戏。
若敌手A赢得上述挑战的优势定义为ε=
笔者所提方案的流程图如
图2 方案流程图
方案设计了4个阶段:系统建立阶段、数据存储阶段、医疗数据共享阶段以及用户授权更新阶段。
(1) 系统建立阶段:初始化系统参数,输入系统安全参数λ,输出系统公开参数pp,得到用户公私钥对(sk,pk)。
(2) 数据存储阶段:患者Pi或医院Hn加密医疗数据产生初始医疗数据密文
(3) 医疗数据共享阶段:研究机构Rj向区块链发送医疗数据访问请求,授权管理节点通过列表L验证研究机构Rj的访问权限,对于合法的研究机构,授权管理节点发送授权参数Sj给区块链矿工节点,矿工节点利用重加密密钥参数β和授权参数Sj构造代理重加密密钥r
(4) 用户授权更新阶段:患者或医院与区块链系统授权管理节点交互,更新授权列表L,实现医疗数据访问权限的更新,实现研究机构的撤销或者是重加入。
笔者所提出的方案包含4个阶段:系统建立、数据存储、医疗数据共享、用户授权更新阶段。
阶段1 系统建立。
包括系统初始化生成公开参数以及密钥生成2个步骤。
(1) 系统初始化:Setup(λ)→pp。
密钥生成中心执行该算法初始化系统。选择安全参数λ,输入系统安全参数λ后,输出系统公开参数。随机选取阶为p的乘法循环群G1和G2,生成元g∈G1,双线性对e:G1×G1→G2,定义哈希函数组H1,H2,H3,H4,其中:H1:{0,1}*→G1,H2:{0,1}*→
(2) 密钥生成:KeyGen(pp)→(s
KGC执行该算法为用户生成相关的公私钥对。患者Pi向KGC提交其身份标识符i
阶段2 数据存储。
包含患者Pi对医疗数据初始加密、构造代理重加密密钥参数以及针对合法研究机构的授权列表L={S1,S2,…,Sj}。患者在医院治疗后产生医疗数据m,为实现医疗数据安全共享,可用其公钥p
(1) 初始加密:Encrypt(m,p
患者Pi使用公钥p
$C_{1}=g^{r}, \quad r=H_{2}(m \| k),$ | (1) |
$C_{2}=k e\left(p k_{p_{i}}, H_{1}\left(p k_{p_{i}}\right)\right)^{r} \quad,$ | (2) |
$C_{3}=m \oplus H_{3}(k),$ | (3) |
$C_{4}=H_{1}\left(p k_{p_{i}}\right) \quad,$ | (4) |
$C_{5}=H_{4}\left(C_{1}\left\|C_{2}\right\| C_{3} \| C_{4}\right)^{r},$ | (5) |
$C_{p_{i}}=\left(C_{1}, C_{2}, C_{3}, C_{4}, C_{5}\right)。$ | (6) |
(2) 代理重加密密钥参数生成:RekeyPara(p
患者执行该算法构造针对合法研究机构Rj的代理重加密密钥参数:β=
阶段3 医疗数据共享。
包含矿工节点生成代理重加密密钥r
(1) 代理重加密密钥:RekeyGen(Sj,β)→r
区块链上矿工节点执行该算法构造代理重加密密钥:
$r k_{P_{i} \rightarrow R_{j}}=\left(p k_{R_{j}}, p k_{R_{j}}^{r}, H_{1}\left(p k_{R_{j}} \| S_{j}\right) \cdot H_{1}\left(p k_{P_{i}}\right)^{k_{P_{i}}}, g^{-r}\right)。$ |
(2) 重加密:ReEncrypt(CP,r
代理服务器执行该算法对初始医疗数据密文进行重加密,生成重加密密文,重加密运算如下:
C'1=C1, | (7) |
$C_{2}^{\prime}=k e\left(p k_{R_{j}}^{r}, H_{1}\left(p k_{R_{j}} \| S_{j}\right)\right),$ | (8) |
C'3=C3, | (9) |
$C_{4}^{\prime}=H_{1}\left(p k_{R_{j}}\right),$ | (10) |
$C_{5}^{\prime}=H_{4}\left(C_{1}^{\prime}\left\|C_{2}^{\prime}\right\| C_{3}^{\prime} \| C_{4}^{\prime}\right)^{r},$ | (11) |
$C_{P_{i}}^{\prime}=\left(C_{1}^{\prime}, C_{2}^{\prime}, C_{3}^{\prime}, C_{4}^{\prime}, C_{5}^{\prime}\right)。$ | (12) |
(3) 解密:Decrypt(s
研究机构使用其私钥s
$k=\frac{C_{2}^{\prime}}{e\left(C_{1}^{\prime}, H_{1}\left(p k_{R_{j}} \| S_{j}\right)\right)^{s_{R_{j}}}},$ | (13) |
$m=C_{3}^{\prime} \oplus H_{3}(k)。$ | (14) |
计算r=H2(m‖k),若C'1=gr且C'2=ke(p
阶段4 用户授权更新。
患者或医院与区块链上的授权管理节点交互,通过更新之前的授权列表L,来更新研究机构的医疗数据访问权限。代理重加密密钥参数β广播到了区块链上,矿工节点存储代理重加密密钥参数β,根据授权管理节点的验证结果决定是否构造代理重加密密钥r
在笔者所提方案当中初始化2个医疗数据拥有者,即患者Pi和医院Hn,3个医疗研究机构,即研究机构Ra、研究机构Rb、研究机构Rc。定义一个医疗数据的隐私保护需求,如
数据拥有者 | 医疗数据类型 | 研究机构 | ||
---|---|---|---|---|
研究机构Ra | 研究机构Rb | 研究机构Rc | ||
患者Pi | 基础医疗数据 | 可见 | 不可见 | 可见 |
敏感医疗数据 | 可见 | 不可见 | 不可见 | |
医院Hn | 基础医疗数据 | 可见 | 可见 | 不可见 |
敏感医疗数据 | 不可见 | 可见 | 不可见 |
(1) 若患者Pi要授权共享敏感医疗数据给原本没有访问权限的研究机构Rc,则患者Pi与授权管理节点交互,在授权列表L中添加医疗研究机构Rc的授权参数Sc,同时构造对应的代理重加密密钥参数β广播到区块链网络,由区块链矿工节点生成代理重加密密钥r
(2) 若患者Pi要授权共享医疗数据给新的研究机构Rd,则患者Pi与授权管理节点交互,在L中添加针对医疗研究机构Rd的授权参数Sd,同时将相应的代理重加密密钥参数β广播到区块链网络来生成r
(3) 若医院Hn要撤销原来合法的医疗研究机构Rb的访问权限,则医院Hn与授权管理节点交互,在L中删除相应的授权列表参数Sb。
在授权更新阶段,患者或医院在对医疗数据进行初始加密后存储在代理服务器中,后续更新研究机构对数据的访问权限不用再对医疗数据进行重复加密,只需定义新的授权列表发送给授权管理节点,以及构造对应的代理重加密密钥参数广播到区块链网络,由区块链矿工节点生成代理重加密密钥后发送给代理服务器,服务器对医疗数据密文进行转换。
定理1 若DBDH假设成立,则不存在一个概率多项式时间敌手以不可忽略的优势赢得选择密文攻击安全挑战,因此笔者所提方案的代理重加密算法在随机预言机模型中是CCA安全的。
证明 假设存在一个概率多项式时间(PPT)敌手A,以不可忽略的优势ε=
(1) g0:C响应敌手A的随机查询,同时在表格
(2) g1:C和g0一样进行该查询,并且C要随机选择τ∈
(3) g2:C和g1一样的步骤执行游戏,由于哈希函数是标准的随机过程,则可以将
(4) g3:C和g2一样的执行游戏过程,仅在运行Decrypt时产生区别,如果以(C,β*,
(5) g4:C和G3一样执行游戏过程,仅在运行ReKeyGen,ReEncrypt时不一样。
运行ReKeyGen时,C使用A发送的(β,Sj)在重加密密钥列表中进行查询。若存在,C将发送r
(6) g5:C和G4一样执行游戏过程。在收到A发送的(m0,m1,Sj)后,挑战者C计算密文,选取k∈G2,计算$C_{1}=g^{r}, r=H_{2}(m \| k), C_{2}=k \cdot e\left(p k_{p_{i}}, H_{1}\left(p k_{p_{i}}\right)\right)^{r}, C_{3}=m \oplus H_{3}(k), C_{4}=H_{1}\left(p k_{p_{i}}\right), C_{5}=H_{4}\left(C_{1}\left\|C_{2}\right\| C_{3} \| C_{4}\right)^{r}, C_{p_{i}}=\left(C_{1}, C_{2}, C_{3}, C_{4}, C_{5}\right)。 g_{5}$和g4的不同之处,在于对H3是否进行了查询,对H3的查询基于DBDH问题,则可以将
$\left|\operatorname{Pr}\left[T_{1}\right]-\operatorname{Pr}\left[T_{5}\right]\right|=\left|\frac{\delta_{0}}{p+1}-\frac{1}{2(p+1)}\right|=\left|\frac{\delta_{0}-\frac{1}{2}}{p+1}\right|=\frac{\varepsilon}{p+1}$ |
可忽略,即敌手A是以可忽略的概率ε赢得游戏。证毕。
定理2 笔者所提方案具有隐私保护性。
证明 (1) 在进行医疗数据共享时,患者或医院与医疗研究机构通过在区块链上的地址共享医疗数据,在区块链上的用户具有匿名性,非法用户不能通过区块链交易获取到用户的真实身份,因此文中方案可以实现医疗数据共享时的身份匿名。
(2) 患者或者医院构造代理重加密密钥参数β广播到区块链网络,矿工节点为了得到奖励,会利用代理重加密密钥参数β和授权参数Sj生成针对合法研究机构的代理重加密密钥r
(3) 医疗数据由患者或者医院经过初始加密后上传到代理服务器上,区块链矿工节点发送重加密密钥给代理服务器,让其计算出医疗数据重加密密文,并将其发送给合法医疗研究机构。在此过程中,由于笔者所提方案中代理重加密算法是CCA安全的,代理服务器或者攻击者将无法得到医疗数据明文,初始医疗数据密文
定理3 医疗数据具有动态共享性。
证明 患者或医院在共享医疗数据时规定数据访问权限,同时把授权列表L=
定理4 笔者所提方案可以抵抗共谋攻击。
证明 任意医疗研究机构之间的共谋只会得到其被授权访问的医疗数据,若合法的研究机构B与代理方(区块链矿工节点和半诚实代理服务器)共谋也只能获取研究机构B被授权访问的医疗数据。下面主要分析非法的研究机构与区块链矿工节点以及半诚实代理服务器之间的共谋。
首先,文中方案由区块链上的矿工节点构造代理重加密密钥,非法研究机构要与区块链矿工节点共谋,必须发起51%攻击,代价非常大。其次,即使与区块链矿工节点以及代理服务器成功发生共谋,得到了代理重加密密钥r
文献[
方案 | 区块链 | 隐私保护 | 访问控制 | 数据防篡改 | 代理重加密 | 授权更新 |
---|---|---|---|---|---|---|
文献[ | × | √ | √ | × | √ | × |
文献[ | √ | √ | √ | × | × | × |
文献[ | √ | √ | √ | × | × | × |
文献[ | √ | √ | √ | √ | √ | × |
文中方案 | √ | √ | √ | √ | √ | √ |
注:“√”表示“选择”;“×”表示“不选择”。
分别定义G1中的元素长度为|G1|,G2中的元素长度为|G2|,
阶段 | 文中方案 | 文献[17]方案 |
---|---|---|
系统初始化 |
|G1|+| |
5|G1|+4| |
数据存储 | 3|G1|+|G2|+l | 2|G1|+2|G2| |
数据访问 | 3|G1|+|G2|+l | |G1|+2|G2| |
文中定义符号TP表示双线性配对运算,TE表示指数运算,由于hash运算和异或运算的计算开销远比循环群上的双线性配对运算、指数运算小得多,所以忽略不计。在
阶段 | 文中方案 | 文献[17]方案 |
---|---|---|
初始加密 | TP+3TE | 2TP+4TE |
重加密密钥构造 | 3TE | 3TE |
重加密 | TP+2TE | TP+3TE |
解密 | TP+TE | TP+2TE |
笔者所提方案的实验在主机配置为3.20 GHz、 i7-8700 CPU、8 GB RAM,系统为Windows10下进行。利用编程语言Python 3.7.4进行实现。把文中方案与文献[
由
图3 加密阶段
图4 重加密阶段
图5 解密阶段
在实验中利用4台主机采用Python编写PBFT共识算法模拟笔者所提方案中的数据共享操作,包含数据的上链、数据访问过程。在笔者所提方案中,患者或医院构造针对合法研究机构的代理重加密密钥参数广播到区块链上,由矿工节点分布式构造出代理重加密密钥,并发送给合法研究机构。因此构造代理重加密密钥参数、共识验证、写入本地区块3个步骤为数据上链过程。而数据访问过程有医疗数据访问权限验证、构造代理重加密密钥、共识验证3个步骤。从
图6 交易数据共享执行时间代价
通过结合区块链和代理重加密技术,笔者提出了一种支持受控共享的医疗数据隐私保护方案。利用代理重加密技术对医疗数据进行初始加密后上传到代理服务器,代理服务器存储和转换医疗数据密文实现数据安全共享,同时减轻了区块链的存储和计算压力。区块链矿工节点分布式构造代理重加密密钥,患者确定医疗数据访问权限并与授权管理节点交互进行用户授权更新,实现医疗数据受控共享。最后,安全性和性能分析表明,笔者所提的方案可以在保护患者隐私的同时实现医疗数据动态共享,在功能性、通信开销和计算开销方面整体具有较大优势,提高了医疗数据可用性。
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