综述：FGPB-EMR：用于电子病历共享的细粒度隐私区块链

《Computer Standards & Interfaces》：FGPB-EMR: Fine-grained privacy blockchain for electronic medical record sharing

电子健康记录安全共享的区块链方案设计：提出FGPB-EMR系统，通过细粒度隐藏可更新属性加密实现权限控制，结合改进Paillier算法支持多方隐私计算，采用联盟链与IPFS混合存储提升效率，实验表明处理时间减半，交互时间降20%，验证系统扩展性。

　　在当前医疗健康领域，电子病历（EMR）作为实现智能化医疗服务的重要工具，正在发挥越来越关键的作用。随着物联网（IoT）技术的不断发展，医疗数据的采集、传输与共享变得更加频繁和高效。然而，现有的医疗数据管理系统大多存在中心化和过度监管的问题，这不仅影响了数据的可用性，也对数据的安全性和完整性构成了严重威胁。为了应对这些挑战，研究者们开始探索基于区块链技术的解决方案，旨在构建一个更加安全、可控和可互操作的医疗数据共享平台。

区块链技术以其去中心化、不可篡改和透明性等特性，为医疗数据的管理提供了新的思路。它能够确保数据在共享过程中的完整性和可追溯性，同时通过智能合约实现自动化的访问控制。然而，区块链技术在应用于医疗数据共享时，也面临诸多挑战。例如，现有的数据访问控制机制往往过于粗放，无法满足医疗数据的精细化管理需求；用户隐私在共享过程中容易受到泄露，尤其是在多方协作的场景下；数据存储成本较高，导致交易延迟和系统性能下降；以及密钥管理的复杂性可能引发数据访问控制失败或隐私泄露的问题。

针对上述问题，本文提出了一种名为FGPB-EMR的用户中心化区块链方案，旨在实现电子病历的高效安全共享。该方案的核心在于设计一种细粒度的访问控制机制和隐私保护策略，结合完全隐藏和可更新的属性加密技术（CPHU-ABE），确保用户能够灵活地管理其数据访问权限。此外，通过引入基于区块链的证书机构，进一步保障密钥的安全生成和分发。为了提升系统性能，还设计了一种结合联盟链和IPFS分布式存储系统的混合存储协议，实现数据的高效存储与可靠访问。

在医疗数据共享过程中，隐私计算技术的应用也至关重要。本文基于Paillier同态加密算法，构建了一种支持隐私计算的协同共享机制，使得多个医疗从业者可以在加密数据上进行安全计算，从而在医疗理赔等场景中保护个体隐私。这一机制不仅提高了数据处理的效率，还确保了数据在多方协作中的中立性和互操作性。

实验结果显示，FGPB-EMR方案在数据共享和医疗理赔处理方面，相比其他方法分别减少了约50%和20%的处理时间。同时，该方案在可扩展性方面也表现出色，能够支持大规模数据的共享与管理。这些成果表明，FGPB-EMR方案在提升医疗数据共享的安全性、可控性和互操作性方面具有显著优势。

在实际应用中，医疗数据的共享涉及多个利益相关方，包括医疗机构、保险公司、药房和研究人员。这些机构之间的数据交换需要满足高度的安全性和隐私保护要求，同时还要确保数据的高效流通。当前的医疗数据共享系统，如Apple的HealthKit和Gem Health Network，虽然在一定程度上实现了数据的集中管理和标准化交换，但其核心问题仍然在于数据存储的中心化和加密数据的流通限制。这不仅增加了数据泄露的风险，也影响了数据的可用性和患者的数据主权。

为了改善这一现状，本文提出了一种新的解决方案，即FGPB-EMR。该方案的核心在于构建一个细粒度的访问控制机制，结合完全隐藏和可更新的属性加密技术，确保用户能够灵活地管理其数据访问权限。同时，通过引入基于区块链的证书机构，进一步保障密钥的安全生成和分发。此外，为了提升数据存储的效率，还设计了一种混合存储协议，结合联盟链和IPFS分布式存储系统，实现数据的高效存储与可靠访问。

在隐私计算方面，本文基于Paillier同态加密算法，构建了一种支持隐私计算的协同共享机制。该机制使得多个医疗从业者可以在加密数据上进行安全计算，从而在医疗理赔等场景中保护个体隐私。这一机制不仅提高了数据处理的效率，还确保了数据在多方协作中的中立性和互操作性。

实验结果显示，FGPB-EMR方案在数据共享和医疗理赔处理方面，相比其他方法分别减少了约50%和20%的处理时间。同时，该方案在可扩展性方面也表现出色，能够支持大规模数据的共享与管理。这些成果表明，FGPB-EMR方案在提升医疗数据共享的安全性、可控性和互操作性方面具有显著优势。

在医疗数据共享的过程中，隐私保护是关键。现有的解决方案往往无法完全隐藏数据访问策略，导致敏感信息在共享过程中被泄露。因此，本文提出了一种基于完全隐藏和可更新属性加密技术的解决方案，确保数据在共享时能够保持高度的隐私性。同时，该方案还支持细粒度的访问控制，使得数据的所有者能够根据需要灵活地调整数据访问权限，提高数据的可控性。

此外，为了提升数据存储的效率，本文设计了一种混合存储协议，结合联盟链和IPFS分布式存储系统，实现数据的高效存储与可靠访问。这一协议不仅降低了存储成本，还提高了系统的可扩展性，使得大规模数据的存储和管理成为可能。同时，通过引入基于区块链的证书机构，进一步保障密钥的安全生成和分发，防止数据访问控制失败或隐私泄露。

在实际应用中，医疗数据的共享需要满足高度的安全性和隐私保护要求。因此，本文提出的FGPB-EMR方案不仅在技术层面进行了创新，还在系统设计和实现过程中充分考虑了实际需求。该方案通过结合多种加密技术，实现了数据的安全共享和细粒度的访问控制，同时通过引入混合存储协议，提高了系统的存储效率和可扩展性。

在医疗数据共享的过程中，隐私计算技术的应用也至关重要。本文基于Paillier同态加密算法，构建了一种支持隐私计算的协同共享机制。该机制使得多个医疗从业者可以在加密数据上进行安全计算，从而在医疗理赔等场景中保护个体隐私。这一机制不仅提高了数据处理的效率，还确保了数据在多方协作中的中立性和互操作性。

实验结果显示，FGPB-EMR方案在数据共享和医疗理赔处理方面，相比其他方法分别减少了约50%和20%的处理时间。同时，该方案在可扩展性方面也表现出色，能够支持大规模数据的共享与管理。这些成果表明，FGPB-EMR方案在提升医疗数据共享的安全性、可控性和互操作性方面具有显著优势。

综上所述，本文提出的FGPB-EMR方案在医疗数据共享领域具有重要的应用价值。它通过结合多种加密技术，实现了数据的安全共享和细粒度的访问控制，同时通过引入混合存储协议，提高了系统的存储效率和可扩展性。此外，该方案还支持隐私计算，使得多个医疗从业者可以在加密数据上进行安全计算，从而在医疗理赔等场景中保护个体隐私。这些创新不仅解决了当前医疗数据共享系统中存在的诸多问题，还为未来医疗数据管理提供了新的思路和方法。