面向云服务的医疗大数据隐私安全风险与隐私保护

To support big data research is the national strategic demand and big data can bring a lot of benefits to medical industry. However, the lack of privacy security risk and privacy protection theory are seriously restricting further development of medical big data. Privacy security risk and privacy protection are important problems that urgently need to be overcame in medical big data domain. The main content of this research is following: ①to mine adequately medical big data’s characteristic and analyse deeply the security risk, then construct a privacy security risk assessment index system for medical big data in cloud computing environment. ②to develop an information entropy and markov chain based mathematical model to quantificationally measurement and evaluation of the privacy security risk of medical big data for cloud service, and optimize the model by information entropy theory. ③ to provide a risk adaptive access control model for medical big data. Through the implementation of access control technology to restrict access to sensitive information, so as to achieve the purpose of protecting the cloud oriented medical data privacy. This research will obtain many innovations and acievements for medical big data privacy security risk and privacy protection, and the results are applicable or referrible for medical industry and related organizations to evaluation privacy security risk and protection privacy in medical big data as well as protecting the privacy.

支持大数据研究是国家战略需要，大数据能给医疗行业带来诸多好处，但医疗大数据隐私安全风险与隐私保护理论的缺乏已严重制约着其发展和应用，隐私安全风险与隐私保护是该领域亟待突破的重要研究课题。本项目将研究：①充分挖掘云环境下医疗大数据的特点，深入分析其隐私安全风险的特征，建立面向云服务的医疗大数据隐私安全风险度量与评估指标体系。②用信息熵和马尔可夫链方法定量地度量医疗大数据隐私安全风险，建立面向云服务的医疗大数据隐私安全风险度量与评估的数学模型，并用熵理论对模型进行优化。③建立基于风险自适应的医疗大数据访问控制模型，通过实施访问控制技术，限制对敏感信息的访问，从而达到保护面向云服务的医疗大数据隐私的目的。实现医疗大数据隐私安全风险及隐私保护理论的创新与完善，为度量与评估医疗大数据隐私安全风险和保护隐私提供一种理论和方法，并可供医疗行业或相关机构应用或参考，从而推动医疗大数据发展和应用。

支持大数据研究是国家战略需要，大数据能给医疗行业带来诸多好处，但医疗大数据隐私安全风险与隐私保护理论的缺乏已严重制约着其发展和应用，隐私安全风险与隐私保护是该领域亟待突破的重要研究课题。项目的主要内容和结果是：第一、分析了医疗大数据隐私安全风险特征和建立了风险度量与评估指标体系；从医疗大数据的生命周期角度入手，深入分析了医疗大数据隐私安全风险特征，通过文献梳理、归纳总结和调查问卷等方式，对面向云服务的医疗大数据隐私安全风险的因素进行分析和筛选整理，建立了医疗大数据隐私安全风险度量与评估指标体系。第二、建立了医疗大数据隐私安全风险度量与评估模型；采用模糊理论、信息熵、马尔科夫链与贝叶斯网络相结合的方法，从不确定性程度、风险等级、风险发生的概率三个方面对医疗大数据的隐私安全风险进行度量与评估。第三、给出了一种医疗大数据隐私保护方法；提出了一种基于风险访问控制的医疗大数据安全与隐私保护模型，模型引入了用户信任值，在一定程度上降低系统误判的可能性。同时，将神经网络的自学习能力和模糊理论的知识表达能力相结合，建立了自适应的神经模糊推理系统，旨在能够动态地对用户访问风险进行预测。项目已发表学术论文14篇，其中，SCI期刊论文5篇（4篇二区），SSCI期刊论文1篇（二区），EI期刊论文3篇，EI国际会议论文4篇，中国科技核心期刊论文1篇。授权实用新型专利3项。获计算机软件著作权2项。项目执行期间，项目负责人获云南省中青年学术和技术带头人、享受云南省政府特殊津贴专家、云南省“万人计划”产业技术领军人才等人才称号。项目培养研究生近10名，人才培养成效显著。