CN107798251A - 基于盲签名的隐私保护症状匹配系统及其匹配方法 - Google Patents

基于盲签名的隐私保护症状匹配系统及其匹配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于盲签名的隐私保护症状匹配系统及其匹配方法，步骤为：建立用户间和用户与症状管理中心SA的通信框架；Alice启动隐私保护症状匹配，将{BFA,N,e,R}广播发送给Bob；Bob收到匹配请求后，执行盲化算法，将结果发送给Alice；Alice收到Bob的响应信息后执行签名算法，将结果发送给Bob；Bob收到后执行去盲算法，并执行查询布隆过滤器操作，进行用户间的匹配。本发明无需依靠任何可信第三方，通过使用布隆过滤器来减少通信开销，性能分析和实现表明，本发明具有高的匹配效率，可用于移动医疗社交网络中。

Description

基于盲签名的隐私保护症状匹配系统及其匹配方法
技术领域
本发明属于无线网络隐私保护技术，具体涉及一种可用于移动医疗社交网络的基于盲签名的隐私保护症状匹配系统及其匹配方法。
背景技术
随着移动计算、传感器系统和无线通信技术的快速发展，移动医疗社交网络(MHSNs)已经引起了工业界和学术界的极大关注。NHSNs与传统的电子医疗保健系统不同，患者通过身上的可穿戴/可移植的无线传感器节点感知患者健康信息(Patient HealthInformation,PHI)，由无线体域网进行数据收集，并将收集到的数据通过无线通信(如蓝牙、Wi-Fi等)传送至患者的智能终端(如智能手机、pad等)上，由智能终端进行数据的整合、分析、显示等操作，并通过3G或4G网络将PHI值传输到远程医疗中心。通过这种方式，MHSNs将传统的集中式电子医疗系统扩展为一种分散的、自我组织的系统，让那些授权的、具有相同症状并构成社会群体的移动患者，可以被识别、搜索和进行社会活动。
在移动医疗社交网络中，具有相同症状的患者更有可能分享他们的医疗经验来获得相互支持和安慰，或者支持机会计算。然而，安全和隐私问题是实现整个系统之前的绊脚石。由于PHI包含敏感信息，患者可能只允许那些具有类似症状的其他患者参与分享操作。因此，在移动医疗社交网络中，与其他患者建立社会互动之前的一个主要挑战就是如何实现保护隐私的症状匹配。此外，智能手机不仅用于医疗监测，还用于其他的应用，在设计保护隐私的症状匹配方案的时候就需要考虑到计算开销和效率。
为了达到这个目的，Lu等人、Cox等人、Manweiler等人和Rane等人在症状匹配过程中采用不同的方法来保护隐私，然而，这些方案中的大多数都采用了对资源受限的移动设备造成巨大开销的密码学工具。同时，在基于安全可信第三方的匹配方案中，用户将他们的信息传送给可信第三方，由第三方作为匹配中心计算并得出最佳匹配者。然而，由于第三方需要知道所有用户的信息进行匹配，而用户所依靠的第三方并不绝对可信，因此，如果第三方所掌握的信息被攻破，由此引出的隐私泄露问题也是不可估量的。
综上所述，在移动医疗社交网络中，在不依赖完全可信第三方的情况下进行症状匹配时如何保证患者的隐私信息不泄露于症状不匹配对象是目前需要解决的技术问题，同时如何降低移动设备的计算开销和通信开销也是一个需要解决的技术问题。
发明内容
发明目的：本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于盲签名的隐私保护症状匹配方法。
技术方案：本发明公开一种基于盲签名的隐私保护症状匹配系统，包括用户、AP网络和监护中心，监护中心包括可信症状管理中心SA、PHI存储设备和医生；可信症状管理中心SA为所有用户分发身体传感器节点；用户通过无线传感器节点采集用户健康信息，并由智能终端进行数据的整合、分析和显示，可信症状管理中心SA通过网络将PHI值传输到远程医疗中心，同时进行隐私症状匹配和广播交友信息，医生根据病人的PHI值即个人健康信息给予远程健康监控。
本发明还公开了一种基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，包括如下步骤：
(1)系统初始化：用户分别与可信症状管理中心SA以及该用户周围其他用户建立通信，可信症状管理中心SA为所有用户分发合适的身体传感器节点；
(2)密钥生成：用户Alice首先随机选取两个大素数p和q，计算乘积N＝p×q，然后随机选取加密密钥e，使e和(p-1)(q-1)互素，最后用欧几里得扩展法计算解密密钥d，以满足ed≡1mod(p-1)(q-1)，则(N,e)是公钥，(N,d)是私钥；
(3)为了减少匹配过程中的通信开销，生成布隆过滤器：用户Alice拥有自己公钥和私钥，首先选取一个随机数然后对用户Alice的每一个症状信息分别计算再计算最后通过执行来生成布隆过滤器BFA，将BFA，N，e和R发送给用户Bob；其中其中哈希函数H(·)和H0(·)使用SHA-256算法，是指用户Alice拥有的第i个症状IA，i表示症状的顺序；是指用户Alice的第i个症状与R一起计算的哈希值，是针对的签名；
(4)盲签名产生：用户Bob将用户Alice发来的匹配请求进行盲化处理后发给Alice，当Alice收到盲化后的消息后进行签名，然后发给Bob，Bob收到签名的消息后进行去盲处理；
(5)症状匹配。
所述步骤(1)中的系统初始化具体步骤为：
用户通过AP或3G/4G网络与症状管理中心SA进行通信，通过蓝牙或WiFi与其周围用户进行通信，SA为所有用户分发合适的身体传感器节点。
所述步骤(3)中布隆过滤器误检率设置为小于0.0001，其误检率通过公式计算，当时误检率最小；
其中，m表示布隆过滤器位数组的大小；n表示布隆过滤器中元素个数；k表示哈希函数的个数。
所述步骤(4)中的盲签名生成方法具体步骤为：
(4.1)盲化：当Bob收到匹配请求时，首先选取一个随机数然后对他自己的每一个症状分别计算再计算最后将xi发送给Alice；是指Bob拥有的第i个症状IB；i表示症状的顺序；是指Bob的第i个症状与R一起计算的哈希值，xi是指对盲化后的值；
(4.2)签名：Alice在收到Bob的消息后，计算并将yi以随机的顺序发送给Bob，yi是指对xi的签名；
(4.3)去盲：Bob在收到症状的签名结果后，计算zi＝yi·r-1mod N以获取他症状的签名,zi是指对yi去盲后的结果。
所述步骤(5)中的症状匹配具体步骤为：
用户Bob执行BF.query(zi)操作(即是指布隆过滤器的查询操作，表示查询元素zi是否在布隆过滤器中，即找出集合SA中是否含有元素zi)进行症状匹配，通过计算粗粒度的相似度将D(A,B)与预定阈值进行比较，如果D(A,B)大于预定阈值，则本次匹配请求成功，用户Alice和用户Bob成为好友，否则，本次匹配请求失败，上述过程中，SA表示用户Alice的每一个症状用自己私钥签名后的结果的集合，SB.表示用户Bob的每一个症状用Alice私钥签名后的结果的集合。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明使用基于RSA的盲签名算法来生成保护隐私的症状信息签名，同时使用随机数来抵御侧通道攻击；
2.本发明不需要任何可信第三方就可以实现隐私保护的症状匹配；
3.本发明使用布隆过滤器来减少通信开销，通过计算症状的相似度来决定是否进行匹配；
4.本发明的算法具有很高的效率，适用于资源受限的移动设备。
附图说明
图1是本发明的实现流程图；
图2是本发明中用户间和用户与症状管理中心SA的通信框架图；
图3是本发明使用的布隆过滤器工作原理图；
图4是本发明的盲签名算法示意图；
图5是本发明在症状数量变化的情况下，分别用本发明方法和其他方法进行对比仿真结果图；
图6是本发明在不同症状数量的情况下，CPU负载和能量消耗图；
其中，图5(a)是本发明在症状数量变化的情况下的算法运行时间消耗图，图5(b)是使用双线性对算法在症状数量变化的情况下的算法运行时间消耗图，图6(a)是本发明在50个症状数量的情况下的CPU负载图，图6(b)是本发明在50个症状数量的情况下的能量消耗图，图6(c)是本发明在100个症状数量的情况下的CPU负载图，图6(d)是本发明在100个症状数量的情况下的能量消耗图。
具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
本发明公开了本发明的核心思想是利用基于RSA的盲签名算法对症状信息进行签名，使得相同症状拥有相同签名，引入随机数使得每次会话产生的签名值不同防止侧信道攻击，通过使用布隆过滤器来减少通信开销，通过计算症状的相似度来决定是否进行匹配。
如图1所示，本发明通信实体包括若干用户、AP网络和监护中心，监护中心包括可信症状管理中心SA、PHI存储设备和医生；可信症状管理中心SA为所有用户分发身体传感器节点；用户通过无线传感器节点采集用户健康信息，并由智能终端进行数据的整合、分析和显示，可信症状管理中心SA通过网络将PHI值传输到远程医疗中心，同时进行隐私症状匹配和广播交友信息，医生根据病人的PHI值即个人健康信息给予远程健康监控。
上述基于盲签名的隐私保护症状匹配方法的步骤如下：
步骤1，建立用户间和用户与症状管理中心SA的通信框架：
本步骤建立的通信框架如图2所示，其包括：用户、AP和监护中心，监护中心又包含症状管理中心SA，PHI存储和医生。SA为所有医疗用户分发合适的身体传感器节点；
用户通过可穿戴/可移植的无线传感器节点采集健康信息，并由智能终端(智能手机、平板电脑等)进行数据的整合、分析、显示等操作，通过3G或4G网络将PHI值传输到远程医疗中心，同时还可以进行隐私症状匹配，广播交友信息，并选择与之匹配的临近患者以分享经验或获取精神慰藉；
步骤2，生成用户公私钥
用户Alice首先随机选取两个大素数p和q，计算乘积N＝p×q，然后随机选取加密密钥e＝65537，密钥长度为1024比特，保证e和(p-1)(q-1)互素，最后用欧几里得扩展算法计算解密密钥d，以满足ed≡1mod(p-1)(q-1)，则(N,e)是公钥，(N,d)是私钥；
步骤3，生成布隆过滤器
Alice拥有自己公钥和私钥，首先选取一个随机数然后对每一个症状信息分别计算再计算最后通过执行来生成布隆过滤器BFA。
布隆过滤器(BF)是一个简单的空间高效的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，可以支持成员查询，其工作原理如图3所示。初始时，BF是一个包含m位的位数组，每一位都被设置0，它有两个操作，分别是BF.add(x)和BF.query(x)，其中x是一个元素。BF使用k个相互独立的哈希函数，它们分别将集合中的每个元素映射到{1,…,m}的范围中。对任意一个元素x，第i个哈希函数映射的位置hi(x)就会被置为1(1≤i≤k)。在判断x是否属于这个集合时，我们对x应用k次哈希函数，如果所有hi(x)的位置都是1(1≤i≤k)，那么我们就认为x是集合中的元素，否则就认为x不是集合中的元素。
最后将BFA,N,e,R发送给Bob，其中哈希函数H(·)使用SHA-256算法，布隆过滤器误检率设置为小于0.0001，其误检率可以通过公式计算，当时误检率最小；
步骤4，生成盲签名
如图4所示，其包括盲化、签名和去盲三个步骤。
(4.1)盲化：当Bob收到匹配请求时，首先选取一个随机数然后对他自己的每一个症状分别计算再计算最后将xi发送给Alice；
(4.2)签名：Alice在收到Bob的消息后，计算并将yi以随机的顺序发送给Bob；
(4.3)去盲：Bob在收到症状的签名结果后，计算zi＝yi·r-1mod N以获取他症状的签名。
步骤5，症状匹配
Bob执行BF.query(zi)操作进行症状匹配，其中症状匹配通过计算相似度将D(A,B)与预定阈值进行比较后再决定是否与之进行社交活动。如果D(A,B)大于设定的阈值则本次请求成功，Alice和Bob成为好友，否则，本次请求失败。
本发明的优点还可以通过以下仿真实验进一步说明：
1.实验条件设置
在1.8GHz骁龙820处理器，3GB内存，安卓7.0操作系统上使用WiFi通信的小米5手机上，测试了本发明中所使用的基于盲签名的隐私保护症状匹配算法所需的运行时间、CPU负载和能量消耗。
2.实验内容和结果
在症状数量变化的情况下，分别用本发明方法和使用双线性对的算法进行隐私匹配对比仿真，结果如图5所示。
从图5可以看出，当症状数量变化时，两个方法的运行时间都时线性增长的，但是本发明执行时间远远低于使用双线性对的隐私匹配算法，大大的降低了算法的时间复杂度，在资源受限的移动设备上能够实现高效的隐私保护症状匹配。
为了实现本发明的能量消耗测量，使用WeTest-Assistant能量分析工具来进行分析，该工具运行在三星Galaxy NoteⅡ上，分别测量了50个症状和100个症状的匹配的CPU负载和能量消耗，其结果如图6所示。50个症状和100个症状匹配的CPU开销分别为12.125％和18.625％，相应的能量开销分别为1205.928mW和1464.436mW。
通过上述实验可以证明本发明无需依靠任何可信第三方，对匹配精度不敏感的情况下，通过使用布隆过滤器来减少通信开销，性能分析和实现表明，本发明具有高的匹配效率，可用于移动医疗社交网络中。

Claims (6)

1.一种基于盲签名的隐私保护症状匹配系统，其特征在于：包括用户、AP网络和监护中心，监护中心包括可信症状管理中心SA、PHI存储设备和医生；可信症状管理中心SA为所有用户分发身体传感器节点；用户通过无线传感器节点采集用户健康信息，并由智能终端进行数据的整合、分析和显示，可信症状管理中心SA通过网络将PHI值传输到远程医疗中心，同时进行隐私症状匹配和广播交友信息，医生根据病人的PHI值即个人健康信息给予远程健康监控。
2.一种基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)系统初始化：用户分别与可信症状管理中心SA以及该用户周围其他用户建立通信，可信症状管理中心SA为所有用户分发身体传感器节点；
(2)密钥生成：用户Alice首先随机选取两个大素数p和q，计算乘积N＝p×q，然后随机选取加密密钥e，使e和(p-1)(q-1)互素，最后用欧几里得扩展法计算解密密钥d，以满足ed≡1 mod(p-1)(q-1)，则(N,e)是公钥，(N,d)是私钥；
(3)布隆过滤器生成：用户Alice拥有自己公钥和私钥，首先选取一个随机数然后对用户Alice的每一个症状信息分别计算再计算最后通过执行来生成布隆过滤器BFA，将BFA，N，e和R发送给用户Bob；其中其中哈希函数H(·)和H0(·)使用SHA-256算法，是指用户Alice拥有的第i个症状IA，i表示症状的顺序；是指用户Alice的第i个症状与R一起计算的哈希值，是针对的签名；
(4)盲签名产生：用户Bob将用户Alice发来的匹配请求进行盲化处理后发给Alice，当Alice收到盲化后的消息后进行签名，然后发给Bob，Bob收到签名的消息后进行去盲处理；
(5)症状匹配。
3.根据权利要求2所述的基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(1)中的系统初始化具体步骤为：
用户通过AP或3G/4G网络与症状管理中心SA进行通信，通过蓝牙或WiFi与其周围用户进行通信，SA为所有用户分发合适的身体传感器节点。
4.根据权利要求2所述的基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(3)中布隆过滤器误检率设置为小于0.0001，其误检率通过公式计算，当时误检率最小；
其中，m表示布隆过滤器位数组的大小；n表示布隆过滤器中元素个数；k表示哈希函数的个数。
5.根据权利要求2所述的基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(4)中的盲签名生成方法具体步骤为：
(4.1)盲化：当Bob收到匹配请求时，首先选取一个随机数然后对他自己的每一个症状分别计算再计算最后将xi发送给Alice；是指Bob拥有的第i个症状IB；i表示症状的顺序；是指Bob的第i个症状与R一起计算的哈希值，xi是指对盲化后的值；
(4.2)签名：Alice在收到Bob的消息后，计算并将yi以随机的顺序发送给Bob，yi是指对xi的签名；
(4.3)去盲：Bob在收到症状的签名结果后，计算zi＝yi·r-1mod N以获取他症状的签名，zi是指对yi去盲后的结果。
6.根据权利要求2所述的基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(5)中的症状匹配具体步骤为：
用户Bob执行BF.query(zi)操作进行症状匹配，通过计算相似度将D(A,B)与预定阈值进行比较，如果D(A,B)大于预定阈值，则本次匹配请求成功，用户Alice和用户Bob成为好友，否则，本次匹配请求失败；上述过程中，SA表示用户Alice的每一个症状用自己私钥签名后的结果的集合，SB表示用户Bob的每一个症状用Alice私钥签名后的结果的集合。
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