论文部分内容阅读
随着当今信息技术和网络的迅速发展,数字化和信息化的程度越来越高,信息社会为人类在更多的方面提供便捷的同时,数据隐私也对生活和工作产生很大的影响。数据隐私保护在医疗健康,金融,教育等领域已成为重中之重,尤其是在医疗领域,医疗数据的泄露甚至可能导致患者的健康信息落入不法分子的手里,导致信息被非法售卖,因此在大数据背景下,数据信息的隐私和可控性成为关注焦点。由于医疗数据的隐私和安全体现在存储、共享、计算各个方面,现有模型的不足之处一方面体现在存储共享、计算过程中对数据的严格限制导致大量时间和资源的耗费,另一方面体现在现有的计算模式大多依赖于第三方机构,但是第三方的不可依赖性及对信息的掌控导致信息的安全性无法保证,容易出现大量的隐私问题。考虑到区块链去中心化、不可篡改等特性,本文利用区块链技术进行隐私保护的同时,在数据存储共享及计算方面节省了时间和资源。本文的主要研究工作如下:首先提出一种基于区块链的存储方案。由于数据在区块链上存储,大量数据会随着区块的同步而同步,进而在区块链上占用空间造成资源浪费的现象。基于以上问题,先提出了可扩展的存储方式,将数据存储在可靠性较高的部分节点中,节省了数据在区块链上所占用的资源。之后通过存储空间的对比提出了链上与链下相结合的存储方式,方案将索引信息存储在链上,大规模隐私数据信息在链下进行分层存储。通过实验仿真对比几种存储方式,结果表明改进的存储方式进一步的提高了存储的效率,节省了存储的空间。之后提出一种基于区块链的代理重加密与可进行访问控制的属性加密相结合的共享模型,完成对数据的共享,使得共享用户从单个用户变成符合访问要求的群体。对此方案进行了性能分析及安全分析,并通过实验仿真进行了效率分析,仿真结果表明,基于区块链的共享方案较于现有方案具有更高的安全性和高效性,并且在保护数据隐私的前提下提高了共享效率。最后提出一种基于区块链的隐私数据有效处理方案。研究了区块链中的共识算法和加密算法,提出一种改进的PBFT共识算法来确保节点间的一致性。在此基础上结合MapReduce计算框架,提出一种改进的同态加密算法,在无需解密隐私数据的情况下直接用密文进行数据处理和安全计算,算法提高了加密明文的比特数并缩短了公钥尺寸,构建一种安全高性能的隐私数据处理方案。对方案的正确性与安全性进行分析,并通过实验将本方案与传统的数据处理方案进行对比,分析结果及实验仿真结果表明,该方案在数据量较大时具有高性能的优点,并在运算效率方面有比较大的提升。