李曉峰, 焦洪雙, 王妍瑋

(1. 黑龍江外國語學(xué)院 a. 信息工程系; b. 科研處, 哈爾濱 150025; 2. 普度大學(xué) 機械工程系, 印第安納州 西拉法葉市 IN47906)

0 引 言

醫(yī)療信息中存在的敏感信息包括用戶隱私、 醫(yī)療診斷信息等, 在醫(yī)院信息化建設(shè)中, 大量的醫(yī)療信息通過大數(shù)據(jù)的形式實現(xiàn)信息傳輸和調(diào)度, 在進行醫(yī)療信息存儲、 傳輸和調(diào)度過程中, 涉及到大量的醫(yī)療敏感信息的保護問題。在大數(shù)據(jù)環(huán)境背景下, 當前醫(yī)療信息泄露的主要原因有以下5大類： 黑客入侵、 使用者處置不當、 非法登陸、 丟失和被竊。為避免醫(yī)療敏感信息泄露, 需要對醫(yī)療敏感信息進行加密處理, 提高醫(yī)療敏感信息保護能力, 從而確保醫(yī)療敏感信息安全[1-3]。研究醫(yī)療敏感信息加密方法, 在醫(yī)療敏感信息存儲、 傳輸和安全調(diào)度等方面具有重要意義[4]。而在大數(shù)據(jù)環(huán)境背景下, 醫(yī)療敏感信息結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜, 內(nèi)容更加繁復(fù)。傳統(tǒng)的加密算法已經(jīng)不能對海量的醫(yī)療敏感信息數(shù)據(jù)有效地識別并加密, 使醫(yī)療敏感信息在大數(shù)據(jù)時代面臨著被泄露的風(fēng)險。

目前已有部分學(xué)者進行了醫(yī)療敏感信息加密構(gòu)造研究, 例如, 李玲等[5]提出基于Logistics超混沌序列加密信息智能加密算法, 構(gòu)建信息大數(shù)據(jù)分布結(jié)構(gòu)模型, 采用超混沌非線性映射混合加密技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)加密, 但該方法進行數(shù)據(jù)加密自適應(yīng)性不好, 抗攻擊能力弱。陳建輝等[6]提出基于混沌密鑰構(gòu)造信息自動加密算法, 采用非線性向量量化編碼方法進行信息同態(tài)融合加密, 提高加密輸出穩(wěn)定性, 但該方法進行信息加密的模糊度較大, 對大批量數(shù)據(jù)加密的計算復(fù)雜度較高。潘巨龍等[7]提出基于Feistel的數(shù)據(jù)加密算法, 通過分析數(shù)據(jù)特性, 構(gòu)建無線信號的路由節(jié)點, 并根據(jù)上述內(nèi)容設(shè)計Feistel加密結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)加密標準DES, 提升了算法在資源消耗和安全強度之間的平衡程度, 但該算法未考慮數(shù)據(jù)規(guī)模, 因此在加密時存在時間開銷較大的問題。陳瀅生等[8]提出多源信息資源全同態(tài)加密方法, 通過設(shè)計較短公鑰提升數(shù)據(jù)加密程度。在網(wǎng)絡(luò)中任意補充同余數(shù)對感知資源同態(tài)加密, 并采用加密性融合方法獲取有效密文數(shù)據(jù), 檢驗其完整性, 完成信息加密。但該算法存在信息對稱性較弱的問題。

針對上述問題, 筆者提出基于量子計算的醫(yī)療敏感信息智能加密算法。其中量子計算具有量子超并行性、 指數(shù)級的存儲容量等特點, 其本質(zhì)是利用量子態(tài)的疊加性簡化計算步驟, 提升運算速度, 同時大幅度地提升了系統(tǒng)存儲空間, 是一種有效的數(shù)據(jù)分析、 加密算法。

1 醫(yī)療敏感信息加密的密鑰設(shè)計及密文協(xié)議

為實現(xiàn)基于量子計算的醫(yī)療敏感信息智能加密, 就要進行密文協(xié)議構(gòu)造, 設(shè)計適應(yīng)醫(yī)療敏感信息狀態(tài)結(jié)構(gòu)的密鑰。但由于大數(shù)據(jù)環(huán)境下, 醫(yī)療敏感信息狀態(tài)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜, 所以筆者的研究方法重構(gòu)了醫(yī)療敏感信息狀態(tài)特征。

首先進行醫(yī)療敏感信息的密鑰設(shè)計, 輸出移動醫(yī)療敏感信息的明文序列, 采用關(guān)鍵字檢測方法進行醫(yī)療敏感信息加密的密文構(gòu)造, 通過Logistics映射進行醫(yī)療敏感信息加密的模糊映射關(guān)聯(lián)調(diào)度, 構(gòu)建醫(yī)療敏感信息加密的協(xié)商協(xié)議, 對多個發(fā)送方的加密消息進行混合重構(gòu), 結(jié)合初始密鑰進行明文攻擊抵御加密。

1.1 加密的密鑰設(shè)計

首先通過分析醫(yī)療敏感信息智能加密設(shè)計原理, 定義醫(yī)療敏感信息加密的量子糾纏態(tài)及其附加態(tài), 以兩者的混合糾纏態(tài)進行醫(yī)療敏感信息狀態(tài)特征重構(gòu), 最終得到醫(yī)療敏感信息加密子空間矩陣, 為分離矩陣量子編碼提供可行數(shù)據(jù)。

構(gòu)建醫(yī)療敏感信息加密的密鑰信息, 設(shè)φi表示醫(yī)療敏感信息加密的糾纏因子, 采用敏感密鑰表征方法進行醫(yī)療敏感信息的密鑰重排, 結(jié)合量子計算方法, 當所有的糾纏因子具有的特性綜合成為整體性質(zhì), 就得到了醫(yī)療敏感信息加密的量子糾纏態(tài)Hn, 定義為

(1)

其中N為通過醫(yī)療信息數(shù)據(jù)庫獲取到的醫(yī)療敏感信息數(shù)量。在量子糾纏態(tài)下, 設(shè)敏感信息分布密度為I, 初始分布區(qū)間滿足I=[0,1], 醫(yī)療敏感信息自旋為1/2的粒子, 故第1個量子加密的醫(yī)療敏感信息自旋態(tài)為b1、b2, 醫(yī)療敏感信息的模糊自旋態(tài)為c1、c2, 采用量子粒子調(diào)度方法[9], 進行醫(yī)療敏感信息狀態(tài)特征B的重構(gòu), 如下

(2)

基于醫(yī)療敏感信息狀態(tài)特征B的重構(gòu), 得到醫(yī)療敏感信息量子加密的密鑰構(gòu)造函數(shù)C, 其定義為

(3)

綜上分析, 構(gòu)建醫(yī)療敏感信息加密的密鑰信息, 根據(jù)密鑰信息分析密鑰明文編碼序列, 并采用橢圓曲線隨機控制方法, 構(gòu)建密文協(xié)議子空間矩陣, 重排醫(yī)療敏感信息的密鑰, 提高加密穩(wěn)定性[10]。

1.2 結(jié)合密文協(xié)議子空間矩陣的密文構(gòu)造

為建立醫(yī)療敏感信息之間的編碼協(xié)議和密鑰傳輸協(xié)議[11], 需通過量子計算方法, 獲取量子編碼方案, 根據(jù)方案內(nèi)容要求可知, 編碼協(xié)議和密鑰傳輸協(xié)議的二者相關(guān)協(xié)議需通過明文編碼序列建立密文協(xié)議子空間矩陣, 即可獲取密文協(xié)議轉(zhuǎn)發(fā)信息。因此筆者將通過對醫(yī)療敏感信息加密的明文編碼序列進行分析, 結(jié)合量子計算方法獲取目的矩陣。其中, 明文編碼序列為En={E1,E2,…,En}。

利用明文編碼序列, 采用量子計算方法, 進行醫(yī)療敏感信息加密的稀疏性表達, 可得

(4)

基于上述, 引入橢圓曲線隨機控制方法進行醫(yī)療敏感信息的加密量化編碼設(shè)計[12], 采用橢圓曲線方法中的二進制編碼方法構(gòu)建加密過程中的波動方程, 進行醫(yī)療敏感信息加密的優(yōu)化控制, 得到優(yōu)化的特征解為

E=M(x)+kr

(5)

其中M(x)為橢圓曲線函數(shù),k為二進制編碼系數(shù),r為波動系數(shù)。初始化加密矩陣L, 得到嵌入維數(shù)m, 在量子加密密鑰下, 得到N×m維醫(yī)療敏感信息加密的子空間矩陣

(6)

2 醫(yī)療敏感信息量子加密計算

醫(yī)療敏感信息量子加密研究中, 重點需要優(yōu)化密鑰, 將優(yōu)化后的密鑰安插在醫(yī)院系統(tǒng)中, 依靠系統(tǒng)運行完成數(shù)據(jù)加密。首先構(gòu)建醫(yī)療敏感信息加密的密鑰信息, 通過應(yīng)用分離矩陣量子算法進行密文協(xié)議編碼, 從而為獲取醫(yī)療敏感信息量子加密的傳遞密鑰提供基礎(chǔ), 提升加密數(shù)據(jù)對稱性。采用塊匹配處理技術(shù), 計算解密密鑰特征量, 對密鑰進行重排, 最后利用特征量設(shè)計橢圓傳遞函數(shù), 輸出優(yōu)化密鑰, 由此提升算法加密效果, 從而實現(xiàn)醫(yī)療敏感信息加密算法的優(yōu)化設(shè)計。

2.1 分離矩陣量子編碼

建立醫(yī)療敏感信息之間的編碼協(xié)議和密鑰傳輸控制協(xié)議[13-14], 得到傳輸節(jié)點距離定義為

(7)

其中ε為正數(shù)。設(shè)輸出的密文協(xié)議為Nb, 根據(jù)醫(yī)療敏感信息加密的量子糾纏態(tài)φn, 產(chǎn)生Nb個n維的加密密文向量, 由此確定醫(yī)療敏感信息加密的量子特征量xj, 從而組成一個醫(yī)療敏感信息加密的鄰域分布函數(shù)

(8)

通過尋優(yōu)矩陣獲取敏感信息的可活動范圍。設(shè)Bxi為Bxj的廣義逆矩陣,Bxj為鄰域分布矩陣, 采用量子計算方法, 進行醫(yī)療敏感信息加密過程中自適應(yīng)尋優(yōu), 其尋優(yōu)矩陣為

(9)

而醫(yī)療敏感信息隔離加密的量子計算模式為

(10)

f(Q)=QNLjRi

(11)

其中QN為指數(shù)譜特征量；Lj為空間基向量；Ri為迭代次數(shù)。量子加密的模糊控制系數(shù)λi定義為

(12)

其中Rj為模糊控制參數(shù)。結(jié)合上述, 建立醫(yī)療敏感信息加密的分離矩陣量子編碼

L=Ljλif(Q)

(13)

其中f(Q)為矩陣分離函數(shù)。對其進行模糊分集。由上分析, 進行醫(yī)療敏感信息加密的量子計算, 提高加密輸出安全性。

2.2 基于量子計算的醫(yī)療敏感信息智能加密算法實現(xiàn)

(14)

其中g(shù)為解密影響變量；ki為敏感信息數(shù)據(jù)大??；li為密鑰數(shù)據(jù)總大?。籐為加密矩陣。初始醫(yī)療敏感信息隔離的自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)wi+2和wi+3, 其中1≤k≤n, 令檢測周期t0=H1(g1,g2,g3), 得到醫(yī)療敏感信息加密的橢圓傳遞函數(shù)表達為

(15)

(16)

重排密鑰, 獲取傳遞密鑰。其中Kα為醫(yī)療敏感信息加密的同態(tài)融合特征量,Γ(α)為醫(yī)療敏感信息數(shù)據(jù)加密的鏈路傳輸協(xié)議函數(shù),Fφ為醫(yī)療敏感信息數(shù)據(jù)加密的敏感函數(shù)。通過上述過程, 實現(xiàn)醫(yī)療敏感信息智能加密, 具體算法實現(xiàn)步驟描述如下。

輸出： 密鑰特征量編碼結(jié)果F(λ)。

首先初始化醫(yī)療敏感信息加密參數(shù), 從i=1開始進行信息加密：

1) 對量子加密的模糊控制系數(shù)λi進行計算, 得到分離矩陣量子編碼L；

2) 根據(jù)分離矩陣量子編碼, 在醫(yī)院系統(tǒng)中安插傳遞密鑰, 經(jīng)塊匹配處理得到解密密鑰特征量rij；

3) 構(gòu)建醫(yī)療敏感信息加密的橢圓傳遞函數(shù), 得到模糊狀態(tài)特征集αk；

5) 利用上述步驟重復(fù)訓(xùn)練算法, 直至最后一個密鑰判斷完成；

6) 輸出密鑰, 將密鑰安插在醫(yī)院系統(tǒng)中, 對每次需要傳輸?shù)尼t(yī)療敏感信息單獨加密, 做到一次一密, 保障加密效果, 最終完成數(shù)據(jù)智能加密。

通過上述對筆者方法的訓(xùn)練, 得到算法的輸出密鑰, 實現(xiàn)醫(yī)療敏感信息智能加密, 筆者信息智能加密過程如圖1所示。

圖1 醫(yī)療敏感信息智能加密流程

3 實驗與結(jié)果分析

為測試筆者方法在實現(xiàn)醫(yī)療敏感信息智能加密中的應(yīng)用性能, 進行實驗測試分析。

3.1 實驗環(huán)境和數(shù)據(jù)集

3.1.1 實驗環(huán)境

為直觀分析實驗性能, 在Matlab環(huán)境下模擬實驗, 輸入原始數(shù)據(jù), 利用不同算法運算, 得到可視化實驗數(shù)據(jù)結(jié)果。此外, 為使實驗規(guī)范化, 筆者在實現(xiàn)算法過程中融合了C語言程序, 完善系統(tǒng)計算機語言表達功能。此外, 還需設(shè)置實驗條件, 筆者設(shè)置加密比特序列的長度為1 200, 醫(yī)療敏感信息采樣的時間長度為200 s, 量子計算的迭代長度為200, 訓(xùn)練集規(guī)模為24。

3.1.2 數(shù)據(jù)集

筆者從醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫中獲取醫(yī)療信息。該實驗使用Health Data數(shù)據(jù)集(healthdata.gov)、 ADNI數(shù)據(jù)集(adni.loni.usc.edu)、 DRIVE數(shù)據(jù)集(www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/download.php)、 OASIS數(shù)據(jù)集(www.oasis-brains.org), 從上述數(shù)據(jù)集中抽取2 170個數(shù)據(jù), 并通過SPSS19.0軟件處理得到模擬數(shù)據(jù), 下面對選取的數(shù)據(jù)集進行具體分析。實驗數(shù)據(jù)集的描述如表1所示。

表1 實驗數(shù)據(jù)集的描述

3.2 實驗指標

1) 加密的抗攻擊度。在進行醫(yī)療敏感信息加密過程中, 需檢測攻擊信息的抗干擾性能, 以提高信息加密性。為驗證筆者算法的加密性能, 選取算法的抗攻擊度作為分析指標, 則抗攻擊度的計算公式為

(17)

其中N為敏感信息數(shù)量。

2) 密文節(jié)點數(shù)據(jù)的傳輸速度。數(shù)據(jù)傳輸速度影響醫(yī)療敏感信息加密效率, 因此需將數(shù)據(jù)傳輸速度作為實驗分析指標, 其計算公式為

(18)

其中tN為敏感信息傳輸時長。

3) 信息加密的對稱性。數(shù)據(jù)加密結(jié)果與原數(shù)據(jù)需保持一致, 因此通過分析信息加密的對稱性, 可驗證筆者方法的有效性。而信息加密的對稱性可通過對比加密前后數(shù)據(jù)大小、 內(nèi)容的一致性, 以評價信息加密的對稱性, 因此筆者的對稱性檢測又叫數(shù)據(jù)查準性, 其計算公式為

(19)

其中Nj為加密后敏感信息數(shù)量。

3.3 實驗結(jié)果

3.3.1 加密的抗攻擊度性能對比

以表1的醫(yī)療敏感信息為研究對象, 進行數(shù)據(jù)加密。測試不同方法進行加密的安全性, 以輸出的抗攻擊度為測試指標, 得到對比結(jié)果如表2所示。

表2 加密的抗攻擊度對比

分析表2對比結(jié)果可知, 采用筆者方法進行醫(yī)療敏感信息加密的抗攻擊能力較好, 性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法。通過分析可知, 抗攻擊度是由其穩(wěn)定性決定的, 筆者在進行加密算法設(shè)計時, 考慮了量子糾纏態(tài)及其附加態(tài)的混合運行模式, 通過敏感信息自旋態(tài)的特征重構(gòu), 構(gòu)建具有穩(wěn)定結(jié)構(gòu)的密鑰, 提升信息加密性能, 減少異常信息攻擊。

3.3.2 密文節(jié)點數(shù)據(jù)的傳輸速度對比

為檢驗基于量子計算的醫(yī)療敏感信息智能加密算法的傳輸速度, 對比筆者算法、 文獻[5]方法、 文獻[6]算法、 文獻[7]方法的數(shù)據(jù)遷移所用時間, 測試結(jié)果如圖2所示。

分析圖2可知, 采用筆者算法對2 170個數(shù)據(jù)進行遷移, 平均耗時約為0.8 s, 數(shù)據(jù)傳輸速率較快, 而其他文獻方法耗時較長, 傳輸速率較慢, 說明筆者方法在數(shù)據(jù)遷移過程中更順暢, 效率更高。而筆者密文數(shù)據(jù)傳輸速度快是因為建立醫(yī)療敏感信息之間的編碼協(xié)議和密鑰傳輸控制協(xié)議, 縮短傳輸節(jié)點間距離, 并根據(jù)醫(yī)療敏感信息加密的量子糾纏態(tài)構(gòu)建了信息鄰域分布函數(shù), 使密文節(jié)點融合在一定范圍內(nèi), 有效減少密文間的交互耗時, 以提升數(shù)據(jù)傳輸效率。

3.3.3 信息加密的對稱性能對比

在上述實驗基礎(chǔ)上進行信息加密的對稱性對比, 結(jié)合式(19)計算其查準率, 計算結(jié)果如圖3所示。

圖2 不同方法的密文節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸速度對比 圖3 不同方法的加密結(jié)果的查準率對比

分析圖3可知, 筆者方法具有較高的查準性, 說明筆者方法信息加密的對稱性較好, 優(yōu)于其他文獻方法。這是由于筆者方法采用了塊匹配處理技術(shù), 通過分塊分析加密數(shù)據(jù)的特征值, 構(gòu)建橢圓函數(shù), 使加密結(jié)果保留了原始數(shù)據(jù)的特性, 以此提升算法的對稱性。

4 結(jié) 語

對醫(yī)療敏感信息進行隱私加密處理, 構(gòu)建醫(yī)療敏感信息的加密和線性編碼模型, 提高醫(yī)療敏感信息的隱私保護能力, 提出基于量子計算的醫(yī)療敏感信息智能加密算法, 筆者方法的具體方案及創(chuàng)新點如下。

1) 考慮混合糾纏態(tài)情況, 可分析其在不同運行狀態(tài)下的加密程度, 有效提升密鑰結(jié)構(gòu)穩(wěn)固性。

2) 通過構(gòu)建分離矩陣量子編碼, 給定具體信息計算范圍, 可提高加密的輸出安全性。

3) 采用密鑰重排方法, 獲取傳遞密鑰, 并根據(jù)重排結(jié)果獲取有效密文信息, 排除無效信息干擾, 提升數(shù)據(jù)傳輸效率。

4) 筆者方法考慮了同態(tài)融合特征量, 根據(jù)特征量進行信息加密, 能做到專項加密, 提高信息的加密貼合度, 提升信息可信性。

綜上所述, 筆者方法進行醫(yī)療敏感信息加密的置亂性較高, 抗攻擊能力較強。但筆者所設(shè)計算法是在限定的環(huán)境下進行的, 未全面考慮不同環(huán)境下干擾條件的影響, 因此未來研究方向需分析其他信息干擾下數(shù)據(jù)的加密方法, 以期提升數(shù)據(jù)加密效果。