CN111698322B - 一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法 - Google Patents

一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，数据申请方经数据提供方的链上授权后方可使用数据，数据指纹则将授权的数据进行哈希摘要上链，防止被授权的数据被恶意篡改，以造成数据不一致问题，整个流程中共享的是原数据的使用权，数据使用方无法直接获取数据，仅能通过联邦学习来挖掘数据的价值。联邦学习每轮迭代计算中，模型参数和聚合结果也将进行资产上链，可实现联邦学习计算的可信溯源。数据共享流程中每一步操作都将由监管方进行相关的审计，比如身份审查、数据核对、交易细节审计等。本发明不需要借助中央服务器来进行聚合计算，实现去中心化联邦学习，通过智能合约实现聚合计算，避免中央服务器被恶意操控而导致各节点接收到恶意的聚合计算结果。

Description

一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法
技术领域
本发明涉及区块链以及医疗数据安全领域，尤其涉及一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法。
背景技术
对于一个医院来说，医学科研就是使用先进的科学技术手段，重点解决临床工作中的实际问题，这是医院学科建设和人才培养的重要手段，更是医院持续、稳步、快速发展的最有力保障。数据是信息时代发展的重要助推力之一，其中医疗数据在临床医学科研中发挥重大价值，通过医工结合方式将人工智能、大数据、区块链等前沿技术和医疗数据结合，可以辅助医生进行患者疾病筛查、病理分析及药物研发，将极大推动医学科研的发展。尽管不同医疗机构甚至同一家医院的不同科室、部门都希望能够使用其他机构和其他部门的数据，并从中挖掘潜在价值。但考虑到行业竞争、数据隐私安全等问题，极其担心己方业务核心数据被泄露和滥用，因此形成了大大小小的“数据孤岛”，不仅同一机构内跨部门数据共享困难重重，不同机构之间的数据共享更面临巨大阻碍。
长期以来，医院科研人员通过移动硬盘传统方式直接拷贝走相关数据，尽管数据拷贝前有线下签订相关数据使用申请和数据保密协议等纸质保证书，仍存在人工申请效率慢和数据泄露等问题。由于医院临床科研实验通常需要大规模数据支撑，医院内部多个平台存在数据孤立现象，医院间的数据也无法实现互通互连，若仅用本院的部分数据进行科研分析，实验结果必将缺乏权威性和说服力，因此亟需制定一套数据共享标准和搭建一个平台来实现医疗数据共享，以推动医学科研发展和成果转化。目前已有部分医疗数据共享产品的研发和投入使用，然而现有的医疗数据共享平台大多将共享的数据统一汇聚到平台，数据汇聚将导致平台的数据存储负担增重，并且平台上存储的数据没有采取加密措施，数据使用方从平台下载数据后，无法实现数据后续的控制和追踪，可能导致数据被恶意使用，存在数据泄露风险，将严重侵犯患者的隐私权益，进而造成不可避免的医疗纠纷等严重社会问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法。
本发明采用的技术方案是：
一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其包括以下步骤：
步骤1，参与方共同部署区块链网络，并由运营企业搭建医疗数据共享平台，作为数据提供方的医疗机构在本地构建用于联邦学习建模的计算中心；
步骤2，各参与方在医疗数据共享平台上进行注册认证以及权限分配，并共同制定智能合约后选择对应的节点进行链码部署，医疗数据共享平台配置有一套用户认证和权限管理体系；
步骤3，作为数据使用方在平台上进行数据目录查询，在线搭建模型并发起数据共享请求，等待作为数据提供方的其他参与方进行数据授权；
步骤4，数据提供方收到数据共享申请后，通过智能合约进行数据授权，并下载模型完成计算准备后将状态信息上链；
步骤5，数据使用方通过链上查询实时非阻塞监听其他数据提供方是否均出于计算准备状态；等待所有数据提供方均处于计算准备状态时，则向所有数据提供方的数据中心发送启动本地模型训练的指令；
步骤6，数据提供方一旦收到模型启动指令，启动本地模型训练，非阻塞监听所有参与方的计算状态；并在所有参与方均已上传本来计算的参数后触发聚合计算的智能合约；
步骤7，聚合计算合约将所有加密参数进行解密后聚合计算，并将计算结果上链记录；
步骤8，数据提供方通过链上查询实时非阻塞监听每轮聚合计算状态；监听到每轮聚合计算结果则更新本地模型，继续下一轮模型训练，如此迭代进行直到模型效果或模型误差在规定范围中。
步骤9，医疗数据共享平台实时更新区块链数据使用情况，以供参与方参阅并使用。
进一步地，参与方包括运营企业、医疗机构和监控方，运营企业责医疗数据共享平台开发和维护。
具体地，假设有A、B、C、D、E五个参与方，其中D代表企业，负责医疗数据共享平台开发和维护；E代表监管方，A、B、C代表医疗机构。
进一步地，步骤1中参与方部署区块链网络的同时共同协定数据共享标准，明确数据目录、数据结构等细节，以保证数据交易的规范性。
进一步地，步骤2中基于Fabric CA、数字签名、加密算法技术配置用户认证和权限管理体系。
进一步地，步骤2中由监管方负责身份证书、交易密钥的颁发，同时负责用户的身份权限验证，具有合法身份的用户才能在平台上进行数据共享交易，用户注册和平台初始化相关流程信息均进行上链记录。
进一步地，步骤4中数据提供方登录平台下载模型及模型哈希摘要，将模型和授权数据传输到本地数据中心，此时完成计算准备后将状态信息上链。
进一步地，步骤6模型训练每轮计算后，区块链节点（数据提供方）利用私钥对参数加密，将加密参数和模型哈希一起记录到区块链账本；区块链节点（数据提供方）同时启动非阻塞监听机制，实时动态监测链上各节点的每轮迭代计算情况，当监听到所有参与方均已上传本来计算的参数，则触发聚合计算的智能合约。
进一步地，步骤7的具体步骤为：
步骤7-1，聚合计算前验证各参与方的模型哈希值，以保证各参与方是使用数据使用方搭建的模型，保证模型的一致性；
步骤7-2，聚合计算前链上查询聚合计算状态，只有处于非结束计算状态才能进行；
步骤7-3，访问监管方提供的Restful接口，查询到对应的备案后，获取各参与方公钥并利用各参与方公钥对加密参数分别解密，进而执行聚合计算；
步骤7-4，将聚合计算结果和计算状态（状态为结束计算）记录到区块链，并在此访问Restful接口注销本轮备案。
进一步地，步骤7的聚合计算过程相比传统第三方或中央服务器，不暴露数据，可防止中央服务器被攻击而导致的恶意操作，极大保证数据安全。
进一步地，步骤9中参与方登录医疗数据共享平台查阅各节点的发布的数据资产、区块链详细信息、对数据共享交易进行溯源查看、对实现联邦学习模型训练的链上追溯以用于模型优化。
本发明采用以上技术方案，数据申请方经数据提供方的链上授权后方可使用数据，数据指纹则将授权的数据进行哈希摘要上链，防止被授权的数据被恶意篡改，以造成数据不一致问题，整个流程中共享的是原数据的使用权，数据使用方无法直接获取数据，仅能通过联邦学习来挖掘数据的价值。联邦学习每轮迭代计算中，模型参数和聚合结果也将进行资产上链，可实现联邦学习计算的可信溯源。数据共享流程中每一步操作都将由监管方进行相关的审计，比如身份审查、数据核对、交易细节审计等。本发明从数据安全角度出发，以新型方式融合区块链和联邦学习技术。通过区块链提供安全可靠交易环境，智能合约实现高效率的数据授权，并实现数据共享全流程的可信追溯。通过联邦学习技术让各数据提供方本地模型训练，数据本地存储，实现“数据不出门，价值可共享”。通过构建医疗数据安全共享平台，平台底层采用区块链和联邦学习技术，线上执行数据共享流程，在数据安全保障下实现数据隐私计算和价值共享。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；
图1为本发明医疗数据安全共享平台架构示意图；
图2为本发明数据共享关键步骤流程示意图；
图3为本发明医疗数据安全共享平台的工作流程示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明的核心思想为：从数据安全角度出发，以新型方式融合区块链和联邦学习技术。通过区块链提供安全可靠交易环境，智能合约实现高效率的数据授权，并实现数据共享全流程的可信追溯。通过联邦学习技术让各数据提供方本地模型训练，数据本地存储，实现“数据不出门，价值可共享”。通过构建医疗数据安全共享平台，平台底层采用区块链和联邦学习技术，线上执行数据共享流程，在数据安全保障下实现数据隐私计算和价值共享。
如图1所示，本发明的医疗数据安全共享方案整体架构包括应用层、中间层和基础层三个层次。基础层为基础设施，包括计算、分布存储、通信网络等多种资源。中间层包括区块链服务、加密组件、联邦学习服务中心、部署管理、容器中心、运维管理多个模块。其中区块链采用Hyperledger Fabric框架，支持多通道隔离，将不同通道产生的数据存储到不同的分布式账本上，满足不同联盟机构的隐私需求，保证不同通道上消息的隔离性和私密性。加密组件则封装了对称加密、非对称加密等算法，支持数据的加密存储和权限访问。联邦学习服务中心包括数据接口和聚合计算两个功能，数据接口用于传输各节点模型训练参数，基于汇聚的参数进行聚合计算。部署管理支持自定义平台参数，实现一键式平台初始化，快速高效部署区块链节点。容器管理包括配置管理、镜像仓库、任务管理功能，支持隔离环境下的任务运行。运维管理则包括环境配置、组件升级和日志管理，用于检测和维护平台运作。应用层包括区块链浏览器、用户管理、交易溯源、资产查询、数据监管和平台初始化多种应用。
医疗数据共享过程利用区块链技术提供可信可靠交易环境，将数据标准、数据授权、数据指纹、模型参数、聚合计算和监管结果等多种信息进行资产上链登记，通过分布式账本存储，防止数据被篡改，保证数据完整性。数据标准规定了共享数据的数据结构和相关说明，数据提供方对数据申请方进行链上授权后方可使用数据，数据指纹则将授权的数据进行哈希摘要上链，防止被授权的数据被恶意篡改，以造成数据不一致问题，整个流程中共享的是原数据的使用权，数据使用方无法直接获取数据，仅能通过联邦学习来挖掘数据的价值。联邦学习每轮迭代计算中，模型参数和聚合结果也将进行资产上链，可实现联邦学习计算的可信溯源。数据共享流程中每一步操作都将由监管方进行相关的审计，比如身份审查、数据核对、交易细节审计等。
为保证数据共享的隐私安全，通过联邦学习技术使得各参与节点在数据不出门的前提下，进行联合安全数据建模。确保数据经过授权后才能用于模型联合训练，各参与节点在数据授权后，按数据标准将处理好的数据存储到本地的计算中心，于计算中心训练联邦学习模型，多节点同时进行联邦学习模型训练。
各数据提供方非阻塞实时监听其他参与方的每轮计算状态，通过触发智能合约进行聚合计算，无需依靠中央服务器进行聚合计算，实现去中心化的联邦学习，避免中央服务器被恶意操控而导致各节点接收到恶意的聚合计算结果。区块链通过分布式账本记录每轮迭代计算状态、加密的模型参数、聚合计算结果、聚合计算状态，确保可信计算和可靠溯源，同时通过智能合约实现去中心化智能化的聚合计算，解决聚合不信任问题，保证数据完整性和数据安全性。同时依托平台，数据提供方在线构建模型，数据提供方从平台上下载同一个模型及其哈希摘要，智能合约执行聚合计算将检查模型的哈希摘要，确保各参与方本地用同一模型训练，保证模型一致性。
如图2或3所示，本发明公开了一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其步骤如下：
步骤1，参与方共同部署区块链网络，并由运营企业搭建医疗数据共享平台，作为数据提供方的医疗机构在本地构建用于联邦学习建模计算中心；
具体地，假设有A、B、C、D、E五个参与方，其中D代表企业，负责医疗数据共享平台开发和维护；E代表监管方，A、B、C代表医疗机构。五个参与方共同部署区块链网络，企业搭建医疗数据共享平台，A、B、C三家参与的医疗机构本地构建计算中心用于联邦学习建模。
进一步地，参与方共同协定数据共享标准，明确数据目录、数据结构等细节，以保证数据交易的规范性。
步骤2，医疗数据共享平台初始化，各参与方在平台上进行注册、申请加入联盟等操作，基于Fabric CA、数字签名、加密算法等技术，平台封装了一套用户认证和权限管理体系。参与方根据数据共享交易业务流程，将数据标准发布、数据授权、身份验证、算法分析等业务逻辑转化为智能合约，选择对应的节点进行链码部署。
具体地，监管方负责身份证书、交易密钥的颁发，同时负责用户的身份权限验证，具有合法身份的用户才能在平台上进行数据共享交易，用户注册和平台初始化相关流程信息均进行上链记录。各参与方可登陆平台，对智能合约进行查看、部署等管理。
步骤3，数据使用方（某个参与方）在平台上进行数据目录查询，发起数据共享请求，等待数据提供方（某个参与方）进行数据授权。
进一步地，数据使用方登录平台，在线搭建模型，模型哈希上链，供数据提供方后续下载并用于本地数据训练。
进一步地，数据使用方登录平台，编写聚合计算的智能合约，用于去中心化的联邦学习，
步骤4，（多个）数据提供方收到数据共享申请后，通过智能合约进行数据授权，并下载模型。
进一步地，登录平台下载模型及模型哈希摘要，将模型和授权数据传输到本地数据中心，此时处于计算准备状态，将计算准备状态进行上链。
步骤5，数据使用方通过链上查询实时非阻塞监听其他数据提供方是否均处于计算准备状态。
进一步地，若所有数据提供方均处于计算准备状态，则向所有数据提供方的数据中心发送启动本地模型训练的指令。
步骤6，数据提供方一旦收到模型启动指令，启动本地模型训练，非阻塞监听所有参与方的计算状态。
具体地，每轮计算后，本节点利用私钥对参数加密，将加密参数和模型哈希一起记录到区块链账本。同时启动非阻塞监听机制，实时动态监测链上各节点的每轮迭代计算情况，若监听到所有参与方均已上传本来计算的参数，则触发聚合计算的智能合约。
步骤7，聚合计算合约一旦执行，会将所有加密参数进行解密后聚合计算，并将计算结果上链记录，具体地包括如下步骤：
步骤7-1，聚合计算前提会验证各参与方的模型哈希值，以保证各参与方是使用数据使用方搭建的模型，保证模型的一致性。
步骤7-2，聚合计算前会链上查询聚合计算状态，只有处于非结束计算状态才能进行。
步骤7-3，封装加密参数、模型哈希值等参数，访问监管方提供的Restful接口进行备案。基于访问监管方提供的Restful接口，查询到相关备案后将获取各参与方公钥，通过各参与方公钥对加密参数分别解密，解密后聚合计算。
步骤7-4，将聚合计算结果和计算状态（状态为结束计算）记录到区块链，并在此访问Restful接口注销本轮备案。
步骤7的聚合计算过程相比传统第三方或中央服务器，不暴露数据，可防止中央服务器被攻击而导致的恶意操作，极大保证数据安全。
步骤8，数据使用方通过链上查询实时非阻塞监听每轮聚合计算状态。一旦监听到每轮聚合计算结果，则更新本地模型，继续下一轮模型训练，如此迭代进行直到模型效果或模型误差在规定范围中。
步骤9，参与方登录医疗数据共享平台，查阅各节点的发布的数据资产，区块链详细信息，可对数据共享交易进行溯源查看，对实现联邦学习模型训练的链上追溯，可用于模型优化。
本发明采用以上技术方案，数据申请方经数据提供方的链上授权后方可使用数据，数据指纹则将授权的数据进行哈希摘要上链，防止被授权的数据被恶意篡改，以造成数据不一致问题，整个流程中共享的是原数据的使用权，数据使用方无法直接获取数据，仅能通过联邦学习来挖掘数据的价值。联邦学习每轮迭代计算中，模型参数和聚合结果也将进行资产上链，可实现联邦学习计算的可信溯源。数据共享流程中每一步操作都将由监管方进行相关的审计，比如身份审查、数据核对、交易细节审计等。本发明从数据安全角度出发，以新型方式融合区块链和联邦学习技术。通过区块链提供安全可靠交易环境，智能合约实现高效率的数据授权，并实现数据共享全流程的可信追溯。通过联邦学习技术让各数据提供方本地模型训练，数据本地存储，实现“数据不出门，价值可共享”。通过构建医疗数据安全共享平台，平台底层采用区块链和联邦学习技术，线上执行数据共享流程，在数据安全保障下实现数据隐私计算和价值共享。
本发明只有经过对方节点数据使用的授权的数据才可被用来联合训练模型，保障了数据安全性。现有的基于区块链的联邦学习方法并没有模型下载的过程，无法确保本地运行模型是否是同一模型，如果采用不同模型进行联邦学习将导致结果失效。本发明提供专门的平台支持模型搭建和模型下载，必须使用平台上数据使用方构建的模型来进行联邦学习模型训练，联邦学习每轮计算都会检测模型的哈希摘要，确保模型一致性。本发明不需要借助中央服务器来进行聚合计算，本发明实现去中心化联邦学习，通过智能合约实现聚合计算，避免中央服务器被恶意操控而导致各节点接收到恶意的聚合计算结果。
显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

Claims (9)

1.一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其特征在于：其包括以下步骤：
步骤1，参与方共同部署区块链网络，并由运营企业搭建医疗数据共享平台，作为数据提供方的医疗机构在本地构建用于联邦学习建模的计算中心；
步骤2，各参与方在医疗数据共享平台上进行注册认证以及权限分配，并共同制定智能合约后选择对应的节点进行链码部署，医疗数据共享平台配置有一套用户认证和权限管理体系；
步骤3，作为数据使用方在平台上进行数据目录查询，在线搭建模型并发起数据共享请求，等待作为数据提供方的任意参与方进行数据授权；
步骤4，数据提供方收到数据共享申请后，通过智能合约进行数据授权，并下载模型完成计算准备后将状态信息上链；
步骤5，数据使用方通过链上查询实时非阻塞监听其他数据提供方是否均出于计算准备状态；等待所有数据提供方均处于计算准备状态时，则向所有数据提供方的数据中心发送启动本地模型训练的指令；
步骤6，数据提供方一旦收到模型启动指令，启动本地模型训练，非阻塞监听所有参与方的计算状态；并在所有参与方均已上传本地计算的参数后触发聚合计算的智能合约；
步骤7，聚合计算合约将所有加密参数进行解密后聚合计算，并将计算结果上链记录；
步骤8，数据提供方通过链上查询实时非阻塞监听每轮聚合计算状态；监听到每轮聚合计算结果则更新本地模型，继续下一轮模型训练，如此迭代进行直到模型效果或模型误差在规定范围中；
步骤9，医疗数据共享平台实时更新区块链数据使用情况，以供参与方参阅并使用。
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其特征在于：参与方包括运营企业、医疗机构和监管方，运营企业责医疗数据共享平台开发和维护。
3.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其特征在于：步骤1中参与方部署区块链网络的同时共同协定数据共享标准，明确数据目录、数据结构等细节，以保证数据交易的规范性。
4.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其特征在于：步骤2中基于Fabric CA、数字签名、加密算法技术配置用户认证和权限管理体系。
5.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其特征在于：步骤2中由监管方负责身份证书、交易密钥的颁发，同时负责用户的身份权限验证，具有合法身份的用户才能在平台上进行数据共享交易，用户注册和平台初始化相关流程信息均进行上链记录。
6.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其特征在于：步骤4中数据提供方登录平台下载模型及模型哈希摘要，将模型和授权数据传输到本地数据中心，此时完成计算准备状态并进行上链。
7.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其特征在于：步骤6模型训练每轮计算后，数据提供方的区块链节点利用私钥对参数加密，将加密参数和模型哈希一起记录到区块链账本；数据提供方的区块链节点同时启动非阻塞监听机制，实时动态监测链上各节点的每轮迭代计算情况，当监听到所有参与方均已上传本来计算的参数，则触发聚合计算的智能合约。
8.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其特征在于：步骤7的具体步骤为：
步骤7-1，聚合计算前验证各参与方的模型哈希值，以保证各参与方是使用数据使用方搭建的模型，保证模型的一致性；
步骤7-2，聚合计算前链上查询聚合计算状态，只有处于非结束计算状态才能进行；
步骤7-3，访问监管方提供的Restful接口，查询到对应的备案后，获取各参与方公钥并利用各参与方公钥对加密参数分别解密，进而执行聚合计算；
步骤7-4，将聚合计算结果和状态为结束计算的计算状态记录到区块链，并在此访问Restful接口注销本轮备案。
9.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习的医疗数据安全共享方法，其特征在于：步骤9中参与方登录医疗数据共享平台查阅各节点的发布的数据资产、区块链详细信息、对数据共享交易进行溯源查看、对实现联邦学习模型训练的链上追溯以用于模型优化。
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