CN116743383B - 一种智慧医学信息加密方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及大数据技术领域，尤其是涉及一种智慧医学信息加密方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取量子密钥架构分发方案、医学信息数据以及量子密钥分发协议，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议利用量子光学技术进行量子密钥构筑，生成量子密钥；基于量子密钥利用对称加密算法进行多重数据加密，生成量子医学数据接收值；本发明通过对量子密钥架构分发方案、医学信息数据以及量子密钥分发协议进行数据处理，实现智慧医学信息加密，在传统算法加密基础上融合量子加密以及网络传输加密，在多重加密基础上运用算法对算法进行压缩并运用访问机制实现数据访问，从而提高了医学信息的安全性以及数据访问效率并节省了数据存储空间。

Description

一种智慧医学信息加密方法及系统
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其是涉及一种智慧医学信息加密方法及系统。
背景技术
随着医疗行业的数字化转型和信息技术的快速发展，智慧医学信息加密方法成为确保医学数据安全的关键，传统的医学信息加密方法主要利用算法对数据信息进行加密，但因算法多为常见加密算法，存在破解后数据易泄露，且算法需不断更新迭代的问题，此外由于医学数据存在信息量大、安全性需求较高的问题，仅靠公式算法进行加密在算法更迭中操作繁琐。因此，开发一种自动化、多重加密、对加密过程数据进行数据压缩处理且在算法破解后仍具加密功能的智慧医学信息加密方法成为亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种智慧医学信息加密方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供智慧医学信息加密方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取量子密钥架构分发方案、医学信息数据以及量子密钥分发协议，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议利用量子光学技术进行量子密钥构筑，生成量子密钥；
步骤S2：基于量子密钥利用对称加密算法进行多重数据加密，生成量子医学数据接收值；
步骤S3：基于量子医学数据接收值进行数据标准化处理，生成量子医学标准数据；
步骤S4：基于量子医学标准数据利用虚拟专用网络进行量子医学标准数据传输，生成量子医学离群数据结果；
步骤S5：基于量子医学离群数据结果进行加密数据辨识，实现医学信息数据加密。
本发明提供了一种智慧医学信息加密方法，该方法运用量子密钥和对称加密算法相结合，实现了双重加密保护，量子密钥保证了密钥的安全性，对称加密算法提供了高效的数据加密和解密操作，通过对称加密算法对医学密钥数据进行加密，可以确保医学信息的保密性，防止未经授权的访问和信息泄露，采用量子密钥构筑技术生成的量子密钥具有高度的安全性和抗攻击性，可以有效保护医学信息数据的机密性，基于量子密钥架构分发方案和量子密钥分发协议，通过量子光学技术构筑量子密钥，实现了量子通信的可靠性，确保密钥在传输过程中不被窃取或篡改，对医学加密数据进行清洗和处理，去除噪声、异常值等，生成质量更高的量子医学标准数据，通过虚拟专用网络进行医学数据传输，数据在传输过程中受到加密和隔离保护，确保数据的安全性，防止未经授权的访问和信息泄露，虚拟专用网络提供了安全的通信通道，能够优化网络传输效率，提高医学数据的传输速度和稳定性，通过对称解密算法对量子医学离群数据结果进行解密，恢复出原始的加密数据，实现医学信息的解密和辨识，利用安全访问机制进行数据处理，提高数据访问效率，通过算法的运用，还能对庞大的医学数据进行数据压缩，提高数据处理的效率。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议利用非线性光学效应进行光子源数据构造，生成量子态数据；
步骤S12：基于量子密钥架构分发方案、量子密钥分发协议以及量子态数据利用自由空间传输方式进行量子态传输，生成低损量子态数据；
步骤S13：基于低损量子态数据利用信息熵进行高熵值密钥比特提取，生成量子密钥比特数据；
步骤S14：基于量子密钥比特数据利用托普利兹算法进行量子密钥提取，生成量子密钥。
本发明通过量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议的使用，提供了高度安全的密钥分发机制，通过利用非线性光学效应构造光子源数据，可以生成具有量子特性的量子态数据，这种数据在传输过程中难以被窃取或篡改，从而提高了通信的安全性，自由空间传输是一种无线传输方式，可以实现远距离的量子态传输，通过利用量子密钥架构分发方案和量子密钥分发协议，将量子态数据传输到远距离的接收端，实现了在量子通信中的远距离通信需求，自由空间传输可以减少对量子态数据的干扰和损耗，从而提高了传输过程中的保真度，利用信息熵的方法，可以从量子医学量子态数据中提取高熵值的密钥比特数据。这些密钥比特数据具有高度随机性和不可预测性，适用于安全密钥的生成和使用，提取的高熵值密钥比特数据可以用于加密和解密等安全通信，利用托普利兹算法，从量子密钥比特数据中提取量子密钥。量子密钥具有量子特性和高度随机性，可以用于量子通信和量子加密等领域，提供更高级别的安全性和保密性，通过使用托普利兹算法进行量子密钥提取，生成的量子密钥具有抗窃听和篡改的特性。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：基于量子密钥以及医学信息数据利用量子密钥分发协议进行量子密钥加密分发，生成量子密钥分发加密数据集；
步骤S22：基于量子密钥分发加密数据集利用加密算法进行数据转换，生成量子医学数据密文；
步骤S23：基于量子医学数据密文利用加密通信进行量子医学数据密文传输，生成量子医学密文数据集；
步骤S24：基于量子医学密文数据集利用量子医学接收值计算公式进行量子医学数据接收值计算，生成量子医学数据接收值。
本发明利用量子密钥分发协议，将量子密钥加密分发给合法的接收方，这种分发方式利用量子特性确保密钥的安全性，防止被窃听或破解，转换后的量子医学数据密文只能由授权方解密和使用，有效保护了患者的隐私和敏感信息，通过加密算法的应用，医学数据在传输和处理过程中得到了保护，防止了未经授权的访问和使用，通过在量子医学密文数据集上应用量子医学接收值计算公式，可以在不暴露原始医学数据的情况下进行计算。这种计算方式有效保护了患者的隐私和敏感信息，利用量子医学接收值计算公式，可以从量子医学密文数据集中提取相关的医学信息。这样可以实现医学数据的分析和处理，提取有价值的信息，为医学研究和决策提供支持。
优选地，步骤S24中的量子医学接收值计算公式具体为：
；
其中，为量子医学数据接收值，/>为量子医学密文数据集的样本数量，/>为量子密钥分发加密数据集和量子医学密文数据集的对应权重，/>为接收调整参数，/>为量子医学密文数据集所对应量子密钥分发加密数据集中的组件数量，/>为组件存储大小对应权重，/>为对量子医学密文数据集中第/>个量子医学密文数据中第/>个对应量子密钥分发加密数据集中组件的传输效率。
本发明利用一种量子医学接收值计算公式，该公式通过对量子医学密文数据集和量子密钥分发加密数据集之间的加权求和以及调整参数，计算出量子医学数据接收值，其中，公式根据数据的传输效率、权衡关系和调整参数进行实现，公式中通过函数关系；进行量子密钥分发加密数据集和量子医学密文数据集之间的加权求和，首先，通过对量子医学密文数据集中的每个样本进行组件级别的传输效率计算/>与对应的组件存储大小对应权重/>进行乘积计算，然后对所有组件的结果进行求和，最终，该求和结果与接收调整参数/>进行乘积计算，用于调整接收值的影响，最后，整个结果与量子密钥分发加密数据集和量子医学密文数据集的对应权重/>相乘，以考虑量子密钥分发加密数据集和量子医学密文数据集之间的权衡关系，最后通过求和符合，利用量子医学密文数据集的样本数量/>进行数据求和，获取量子医学数据接收值/>。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：基于量子医学数据接收值利用FTP协议对量子医学密文数据集进行接收，生成量子医学接收密文数据集；
步骤S32：基于量子医学接收密文数据集利用量子傅里叶变换进行医学频率数据提取，生成量子医学数据频谱；
步骤S33：基于量子医学数据频谱利用QSVM算法(Quantum Support VectorMachine, 量子支持向量机)进行非线性数据分类，生成量子医学特征数据；
步骤S34：基于量子医学特征数据利用滤波技术进行量子医学数据清洗，生成量子医学标准数据。
本发明通过使用FTP协议对量子医学数据密文进行接收，确保了数据传输的安全性和完整性，FTP协议提供了加密和认证机制，保护了数据在传输过程中不被非授权方访问、窃听或篡改，通过FTP协议的应用，确保接收的量子医学数据密文在传输过程中没有被修改或损坏，这样可以保持数据的完整性，确保后续的数据处理和分析的准确性，通过应用量子傅里叶变换，可以从量子医学接收密文数据集中提取医学频率数据，这样可以识别出数据中的频域特征，用于后续的频谱分析和处理，利用量子傅里叶变换进行频率数据提取，可以保证数据分析的准确性，傅里叶变换是一种强大的数学工具，可以将信号转换到频域，并提供详细的频谱信息，帮助理解和分析医学数据，通过应用QSVM算法，可以提高医学数据特征的分类准确性，通过应用滤波技术对量子医学特征数据进行清洗，可以滤除噪声和无关信息，提取出具有较高信噪比和重要性的数据，这样可以实现数据的精选和优化，提高后续数据分析和处理的准确性，滤波技术能够去除数据中的噪声和干扰，使得量子医学数据更加干净和可靠，这有助于提高数据质量，减少数据误差和偏差，使得后续的医学数据分析和处理更加准确可靠，通过滤波技术清洗后的量子医学数据，可以更好地展示数据的特征和变化趋势，可以实现数据可视化改善。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于量子医学标准数据利用数据脱敏技术进行数据密文采集，生成医学密文数据；
步骤S42：基于医学密文数据利用特征提取技术进行特征医学数据提取，生成医学特征数据；
步骤S43：基于医学特征数据利用K-Means聚类进行医学数据聚类，生成量子医学数据集；
步骤S44：基于量子医学数据集利用量子医学传输结果参数计算公式进行量子医学数据离群程度传输计算，生成量子医学离群数据结果。
本发明通过应用数据脱敏技术，对医学标准数据进行密文采集，有效保护了患者的隐私和敏感信息，脱敏技术可以消除或替换关键识别信息，确保数据在处理和传输过程中的安全性，尽管采用了数据脱敏技术，但仍然可以利用医学密文数据进行分析和处理。密文数据仍然包含有关医学数据的重要特征和模式，可以用于后续的数据分析、模型建立等应用，而不会泄露个人身份和隐私信息，通过应用特征提取技术，从医学密文数据中提取出具有代表性和重要性的特征，通过应用K-Means聚类算法，将医学特征数据进行聚类分组。这样可以发现数据中的潜在模式和相似性，帮助医学专业人员进行数据分析和研究，并且，通过医学数据的聚类结果，可以更好地理解数据的结构和特征，通过应用量子医学传输结果参数计算公式，可以对量子医学数据集进行离群程度的计算，在进行危险程度传输计算过程中，量子医学数据的安全性得到保障。
优选地，步骤S44中的量子医学传输结果参数计算公式具体为：
；
其中，为量子医学离群数据结果，/>为离群调节参数，/>为离群细化调节参数，/>为量子医学数据集的数据数量，/>为量子医学数据集第/>个数据的聚类过程中的数据离群值，为离群均衡参数。
本发明利用一种量子医学传输结果参数计算公式，该公式通过计算量子医学数据集中每个数据点与离群均衡参数之间的差值的平方，并进行加权求和，得到量子医学数据的离群程度结果，度量数据点与离群均衡之间的距离以及调整离群程度的影响，该公式中通过函数关系；计算量子医学数据集中每个数据点与离群均衡参数/>之间的差值，然后对差值进行平方，衡量每个数据点与离群均衡的距离，并突出离群数据点的影响，通过函数关系/>；对所有数据点的差值平方进行求和，通过求和操作，可以得到量子医学数据集的离群程度的总体评估，并基于数据深度联系利用离群细化调节参数/>以及离群调节参数/>结合函数关系/>形成函数关系/>；实现对量子医学离群数据结果/>的计算。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：基于量子医学离群数据结果利用LBP特征提取算法进行医学数据提取，生成量子医学提取数据集；
步骤S52：基于量子医学提取数据集利用AES算法（Advanced EncryptionStandard，高级加密标准）对数据进行加密，生成量子医学安全维护数据；
步骤S53：基于量子医学安全维护数据利用安全访问控制机制进行数据处理，实现医学信息加密。
本发明通过LBP特征提取算法，可以捕捉量子医学离群数据中的纹理信息和特征模式，提取关键特征，LBP特征表示的数据相对较小，具有较低的维度，因此可以实现对量子医学数据的压缩，减少数据存储和传输的开销，通过LBP特征提取算法提取的特征可以较好地描述量子医学数据的纹理和结构特征，有助于提高医学数据的分类准确性和判别能力，采用Advanced Encryption Standard算法对量子医学数据进行加密，可以有效保护数据的机密性，防止未经授权的访问和信息泄露，通过安全访问控制机制，可以对量子医学安全维护数据的访问进行严格的权限控制，确保只有授权用户或系统能够访问和处理数据，安全访问控制机制可以记录和监控数据的访问情况，提供数据追溯和审计功能。
优选地，步骤S53的具体步骤为：
步骤S531：基于量子医学安全维护数据利用生物特征识别技术进行安全数据身份加密，生成量子医学身份加密数据集；
步骤S532：基于量子医学身份加密数据集利用HDFS（Hadoopdistritubedfilesystem，Hadoop分布式文件系统）分布式文件进行医学信息数据加密优化处理，生成量子医学分布式数据；
步骤S533：基于量子医学分布式数据利用实时数据处理技术进行医学数据安全加密管理，实现医学信息加密。
本发明通过应用LBP特征提取算法，从量子医学离群数据结果中提取出有意义的医学数据特征，这些特征可以帮助进行数据分析，从而提取出医学数据指标，通过应用Advanced Encryption Standard（高级加密标准）算法对量子医学提取数据集进行加密，确保数据的保密性。加密后的数据只能由授权人员解密和访问，有效防止未经授权的访问和泄露，通过使用安全访问控制机制，限制对量子医学安全维护数据的访问，确保只有经过授权的人员可以处理和操作数据。这有助于保护敏感的医学信息和个人隐私，实现医学数据的特征提取、数据加密和安全访问控制，提升量子医学信息的安全性、完整性和保密性。
在本说明书的一个实施例中提供了一种智慧医学信息加密系统，包括：
至少一个处理器；
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项的智慧医学信息加密方法。
本发明提供一种智慧医学信息加密系统，该系统能够实现本发明所述任意一种智慧医学信息加密方法，实现数据的获取、运算、生成，通过量子密钥架构分发方案、医学信息数据以及量子密钥分发协议进行获取，并对其中的图文信息按照已设计的指令顺序进行操作，生成预处理图文信息，再通过预处理图文信息进行医学加密数据清洗，生成量子医学数据接收值，根据量子医学数据接收值进行加密数据辨识，实现医学信息加密，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成智慧医学信息加密方法。
本发明提出了一种智慧医学信息加密方法，通过综合应用多学科多类型模型，解决了传统医学信息加密法中算法被破解的问题，实现了多重加密、无算法端破解的智慧医学信息加密方法。
附图说明
图1为本发明一种智慧医学信息加密方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种智慧医学信息加密方法。所述智慧医学信息加密方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络传输设备等可看作本申请的通用计算节点。所述数据处理平台包括但不限于：音频管理系统、图像管理系统、信息管理系统至少一种。
请参阅图1至图3，本发明提供了一种智慧医学信息加密方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取量子密钥架构分发方案、医学信息数据以及量子密钥分发协议，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议利用量子光学技术进行量子密钥构筑，生成量子密钥；
步骤S2：基于量子密钥利用对称加密算法进行多重数据加密，生成量子医学数据接收值；
步骤S3：基于量子医学数据接收值进行数据标准化处理，生成量子医学标准数据；
步骤S4：基于量子医学标准数据利用虚拟专用网络进行量子医学标准数据传输，生成量子医学离群数据结果；
步骤S5：基于量子医学离群数据结果进行加密数据辨识，实现医学信息数据加密。
本发明提供了一种智慧医学信息加密方法，该方法运用量子密钥和对称加密算法相结合，实现了双重加密保护，量子密钥保证了密钥的安全性，对称加密算法提供了高效的数据加密和解密操作，通过对称加密算法对医学密钥数据进行加密，可以确保医学信息的保密性，防止未经授权的访问和信息泄露，采用量子密钥构筑技术生成的量子密钥具有高度的安全性和抗攻击性，可以有效保护医学信息数据的机密性，基于量子密钥架构分发方案和量子密钥分发协议，通过量子光学技术构筑量子密钥，实现了量子通信的可靠性，确保密钥在传输过程中不被窃取或篡改，对医学加密数据进行清洗和处理，去除噪声、异常值等，生成质量更高的量子医学标准数据，通过虚拟专用网络进行医学数据传输，数据在传输过程中受到加密和隔离保护，确保数据的安全性，防止未经授权的访问和信息泄露，虚拟专用网络提供了安全的通信通道，能够优化网络传输效率，提高医学数据的传输速度和稳定性，通过对称解密算法对量子医学离群数据结果进行解密，恢复出原始的加密数据，实现医学信息的解密和辨识，利用安全访问机制进行数据处理，提高数据访问效率，通过算法的运用，还能对庞大的医学数据进行数据压缩，提高数据处理的效率。
本发明实施例中，请参考图1，所述智慧医学信息加密方法包括以下步骤：
步骤S1：获取量子密钥架构分发方案、医学信息数据以及量子密钥分发协议，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议利用量子光学技术进行量子密钥构筑，生成量子密钥；
在本发明实施例中，例如根据具体的应用需求和系统要求，选择适合的量子密钥分发协议，例如BB84协议、E91协议、B92协议，基于选定的量子密钥分发协议，确定具体的量子密钥架构分发方案，例如基于单光子源的分发方案、基于弱相干光源的分发方案，根据所选的方案和协议，配置相应的量子密钥分发条件，例如光子源的选择和调整、光学器件的配置和校准以及量子通信设备的设置和调试，利用非线性光学效应，对光子源数据进行构造和操作，以生成量子态数据，非线性光学效应可以包括二次调制、四波混频等技术，用于在光子源中产生特定的量子态，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议，确保安全的量子态传输和通信，实现量子密钥构筑，生成量子密钥。
步骤S2：基于量子密钥利用对称加密算法进行多重数据加密，生成量子医学数据接收值；
本发明实施例中，例如将需要加密的医学信息数据与量子密钥结合起来例如病历、检查报告、医学影像医学数据，利用量子密钥分发协议，将量子密钥与医学信息数据进行加密分发。协议的具体实现可以根据应用需求选择合适的协议，如BB84协议、E91协议等。这些协议利用量子通信的原理和技术，确保密钥的安全分发和保密性，通过应用量子密钥分发协议，将医学信息数据与量子密钥加密并分发，生成量子密钥分发加密数据集，根据安全性和应用需求，选择合适的加密算法，常见的加密算法包括AES（Advanced EncryptionStandard）、RSA（Rivest-Shamir-Adleman），利用选定的加密算法，对量子医学密钥分发加密数据集进行加密转换，经过加密算法处理后，生成量子医学数据密文，选择合适的加密通信通道，例如安全的网络连接、虚拟专用网络（VPN）等，以确保传输过程中的数据安全性和保密性，通过所选的加密通信方式，将量子医学数据密文从发送方传输到接收方，接收方接收到传输的量子医学数据密文后，生成量子医学密文数据集，基于量子医学密文数据集利用量子医学接收值计算公式进行量子医学数据接收值计算，生成量子医学数据接收值。
步骤S3：基于量子医学数据接收值进行数据标准化处理，生成量子医学标准数据；
本发明实施例中，例如设置一个安全的FTP服务器，用于接收量子医学数据密文的传输，配置FTP服务器的参数，包括连接端口、访问权限、用户认证等，通过FTP协议，从发送方的存储设备或其他数据源接收量子医学数据密文文件，接收到量子医学数据密文后，对接收到的密文数据集应用量子傅里叶变换算法，将其转换为频域表示，对生成的量子医学数据频谱进行进一步分析和处理，例如频谱峰值检测、频谱滤波等，以获得医学数据中与频率相关的特征，将经过傅里叶变换和频谱分析处理的数据保存为量子医学数据频谱，根据具体的应用需求，从量子医学数据频谱中提取适当的特征，例如频率峰值、频谱能量分布、频谱形状等。提取特征的方法可以使用统计分析、频域处理等技术，对提取的特征数据进行标记，即为每个样本分配相应的类别标签，类别标签可以根据具体应用定义，用于区分不同的医学数据类别或特征类别，利用QSVM算法对标记后的特征数据进行非线性分类，QSVM是一种基于量子计算原理的支持向量机算法，具有处理高维量子数据的能力，将经过QSVM分类的特征数据保存为量子医学特征数据。该数据集包含了经过非线性分类的医学数据特征，对量子医学特征数据进行预处理，例如数据归一化、噪声去除、异常值处理，应用低通滤波对预处理后的数据进行滤波根据滤波后的结果，重新构造量子医学标准数据，例如数据采样、插值、平滑操作，得到经过清洗和处理后的量子医学标准数据。
步骤S4：基于量子医学标准数据利用虚拟专用网络进行量子医学标准数据传输，生成量子医学离群数据结果；
本发明实施例中，例如选择适当的数据脱敏技术，例如概化、删除、替换操作，根据具体的应用需求和数据特征，选择合适的脱敏方法以保护敏感信息的隐私，对量子医学标准数据应用所选的数据脱敏技术，生成医学特征数据，基于医学特征数据进行医学数据聚类，生成量子医学数据集，基于量子医学数据集利用量子医学传输结果参数计算公式进行量子医学数据离群程度传输计算，生成量子医学离群数据结果。
步骤S5：基于量子医学离群数据结果进行加密数据辨识，实现医学信息数据加密。
本发明实施例中，例如选择局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）特征提取算法作为提取方法，提取医学数据的纹理特征，选择AES算法作为加密方法，生成一个安全的密钥，并确保密钥的安全存储和管理，使用AES算法将量子医学提取数据集中的数据进行加密，将经过加密的量子医学提取数据集保存为量子医学安全维护数据，选择访问控制列表（Access Control List，ACL）控制机制，根据数据的安全需求和用户角色，定义相应的访问权限，确保只有具有合法权限的用户能够进行数据处理操作，对量子医学安全维护数据进行相应的数据处理操作例如查询、分析、更新，在数据处理过程中，对敏感的医学信息进行加密保护，实现医疗信息加密。
本发明实施例中，请参阅图2，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：获取量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议利用非线性光学效应进行光子源数据构造，生成量子态数据；
步骤S12：基于量子密钥架构分发方案、量子密钥分发协议以及量子态数据利用自由空间传输方式进行量子态传输，生成低损量子态数据；
步骤S13：基于低损量子态数据利用信息熵进行高熵值密钥比特提取，生成量子密钥比特数据；
步骤S14：基于量子密钥比特数据利用托普利兹算法进行量子密钥提取，生成量子密钥。
本发明通过量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议的使用，提供了高度安全的密钥分发机制，通过利用非线性光学效应构造光子源数据，可以生成具有量子特性的量子态数据，这种数据在传输过程中难以被窃取或篡改，从而提高了通信的安全性，自由空间传输是一种无线传输方式，可以实现远距离的量子态传输，通过利用量子密钥架构分发方案和量子密钥分发协议，将量子态数据传输到远距离的接收端，实现了在量子通信中的远距离通信需求，自由空间传输可以减少对量子态数据的干扰和损耗，从而提高了传输过程中的保真度，利用信息熵的方法，可以从量子医学量子态数据中提取高熵值的密钥比特数据。这些密钥比特数据具有高度随机性和不可预测性，适用于安全密钥的生成和使用，提取的高熵值密钥比特数据可以用于加密和解密等安全通信，利用托普利兹算法，从量子密钥比特数据中提取量子密钥。量子密钥具有量子特性和高度随机性，可以用于量子通信和量子加密等领域，提供更高级别的安全性和保密性，通过使用托普利兹算法进行量子密钥提取，生成的量子密钥具有抗窃听和篡改的特性。
本发明实施例中，例如根据具体的应用需求和系统要求，选择适合的量子密钥分发协议，例如BB84协议、E91协议、B92协议，基于选定的量子密钥分发协议，确定具体的量子密钥架构分发方案，例如基于单光子源的分发方案、基于弱相干光源的分发方案，根据所选的方案和协议，配置相应的量子密钥分发条件，例如光子源的选择和调整、光学器件的配置和校准以及量子通信设备的设置和调试，利用非线性光学效应，对光子源数据进行构造和操作，以生成量子态数据，非线性光学效应可以包括二次调制、四波混频等技术，用于在光子源中产生特定的量子态，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议，确保安全的量子态传输和通信，将经过量子密钥分发协议生成的量子态数据通过自由空间传输，自由空间传输可以利用光纤通信或无线光传输等方式进行，以实现量子态数据的传输和接收，利用量子医学量子态数据，运用信息熵的概念和算法，对量子医学量子态数据进行分析和计算，提取高熵值的密钥比特数据，其中，信息熵用于评估和衡量量子医学量子态数据中的不确定性和复杂性，生成量子密钥比特数据，其中每个比特都代表了从量子医学量子态数据中提取的高熵值密钥比特，利用托普利兹算法，对量子密钥比特数据进行处理和运算，以生成量子密钥，托普利兹算法是一种基于矩阵运算的量子密钥提取算法，可以通过对密钥比特数据进行线性变换和矩阵乘法等操作，提取出可用于加密和解密的量子密钥，在量子密钥提取过程中，确保算法的正确性和安全性。
本发明实施例中，请参阅图3，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：基于量子密钥以及医学信息数据利用量子密钥分发协议进行量子密钥加密分发，生成量子密钥分发加密数据集；
步骤S22：基于量子密钥分发加密数据集利用加密算法进行数据转换，生成量子医学数据密文；
步骤S23：基于量子医学数据密文利用加密通信进行量子医学数据密文传输，生成量子医学密文数据集；
步骤S24：基于量子医学密文数据集利用量子医学接收值计算公式进行量子医学数据接收值计算，生成量子医学数据接收值。
本发明利用量子密钥分发协议，将量子密钥加密分发给合法的接收方，这种分发方式利用量子特性确保密钥的安全性，防止被窃听或破解，转换后的量子医学数据密文只能由授权方解密和使用，有效保护了患者的隐私和敏感信息，通过加密算法的应用，医学数据在传输和处理过程中得到了保护，防止了未经授权的访问和使用，通过在量子医学密文数据集上应用量子医学接收值计算公式，可以在不暴露原始医学数据的情况下进行计算。这种计算方式有效保护了患者的隐私和敏感信息，利用量子医学接收值计算公式，可以从量子医学密文数据集中提取相关的医学信息。这样可以实现医学数据的分析和处理，提取有价值的信息，为医学研究和决策提供支持。
本发明实施例中，例如将需要加密的医学信息数据与量子密钥结合起来例如病历、检查报告、医学影像医学数据，利用量子密钥分发协议，将量子密钥与医学信息数据进行加密分发。协议的具体实现可以根据应用需求选择合适的协议，如BB84协议、E91协议等。这些协议利用量子通信的原理和技术，确保密钥的安全分发和保密性，通过应用量子密钥分发协议，将医学信息数据与量子密钥加密并分发，生成量子密钥分发加密数据集，根据安全性和应用需求，选择合适的加密算法，常见的加密算法包括AES（Advanced EncryptionStandard）、RSA（Rivest-Shamir-Adleman），利用选定的加密算法，对量子医学密钥分发加密数据集进行加密转换，经过加密算法处理后，生成量子医学数据密文，选择合适的加密通信通道，例如安全的网络连接、虚拟专用网络（VPN）等，以确保传输过程中的数据安全性和保密性，通过所选的加密通信方式，将量子医学数据密文从发送方传输到接收方，接收方接收到传输的量子医学数据密文后，生成量子医学密文数据集，基于量子医学密文数据集利用量子医学接收值计算公式进行量子医学数据接收值计算，生成量子医学数据接收值。
本发明实施例中，步骤S24中的量子医学接收值计算公式具体为：
；
其中，为量子医学数据接收值，/>为量子医学密文数据集的样本数量，/>为量子密钥分发加密数据集和量子医学密文数据集的对应权重，/>为接收调整参数，/>为量子医学密文数据集所对应量子密钥分发加密数据集中的组件数量，/>为组件存储大小对应权重，/>为对量子医学密文数据集中第/>个量子医学密文数据中第/>个对应量子密钥分发加密数据集中组件的传输效率。
本发明利用一种量子医学接收值计算公式，该公式通过对量子医学密文数据集和量子密钥分发加密数据集之间的加权求和以及调整参数，计算出量子医学数据接收值，其中，公式根据数据的传输效率、权衡关系和调整参数进行实现，公式中通过函数关系；进行量子密钥分发加密数据集和量子医学密文数据集之间的加权求和，首先，通过对量子医学密文数据集中的每个样本进行组件级别的传输效率计算/>与对应的组件存储大小对应权重/>进行乘积计算，然后对所有组件的结果进行求和，最终，该求和结果与接收调整参数/>进行乘积计算，用于调整接收值的影响，最后，整个结果与量子密钥分发加密数据集和量子医学密文数据集的对应权重/>相乘，以考虑量子密钥分发加密数据集和量子医学密文数据集之间的权衡关系，最后通过求和符合，利用量子医学密文数据集的样本数量/>进行数据求和，获取量子医学数据接收值/>。
本发明实施例中，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：基于量子医学数据接收值利用FTP协议对量子医学密文数据集进行接收，生成量子医学接收密文数据集；
步骤S32：基于量子医学接收密文数据集利用量子傅里叶变换进行医学频率数据提取，生成量子医学数据频谱；
步骤S33：基于量子医学数据频谱利用QSVM算法进行非线性数据分类，生成量子医学特征数据；
步骤S34：基于量子医学特征数据利用滤波技术进行量子医学数据清洗，生成量子医学标准数据。
本发明通过使用FTP协议对量子医学数据密文进行接收，确保了数据传输的安全性和完整性，FTP协议提供了加密和认证机制，保护了数据在传输过程中不被非授权方访问、窃听或篡改，通过FTP协议的应用，确保接收的量子医学数据密文在传输过程中没有被修改或损坏，这样可以保持数据的完整性，确保后续的数据处理和分析的准确性，通过应用量子傅里叶变换，可以从量子医学接收密文数据集中提取医学频率数据，这样可以识别出数据中的频域特征，用于后续的频谱分析和处理，利用量子傅里叶变换进行频率数据提取，可以保证数据分析的准确性，傅里叶变换是一种强大的数学工具，可以将信号转换到频域，并提供详细的频谱信息，帮助理解和分析医学数据，通过应用QSVM算法，可以提高医学数据特征的分类准确性，通过应用滤波技术对量子医学特征数据进行清洗，可以滤除噪声和无关信息，提取出具有较高信噪比和重要性的数据，这样可以实现数据的精选和优化，提高后续数据分析和处理的准确性，滤波技术能够去除数据中的噪声和干扰，使得量子医学数据更加干净和可靠，这有助于提高数据质量，减少数据误差和偏差，使得后续的医学数据分析和处理更加准确可靠，通过滤波技术清洗后的量子医学数据，可以更好地展示数据的特征和变化趋势，可以实现数据可视化改善。
本发明实施例中，例如设置一个安全的FTP服务器，用于接收量子医学数据密文的传输，配置FTP服务器的参数，包括连接端口、访问权限、用户认证等，以确保数据传输的安全性和可控性，通过FTP协议，从发送方的存储设备或其他数据源接收量子医学数据密文文件，接收到量子医学数据密文后，将其保存为量子医学接收密文数据集，对接收到的密文数据集应用量子傅里叶变换算法，将其转换为频域表示，该变换可以提取医学数据中的频率成分，揭示数据中隐藏的频谱信息，对生成的量子医学数据频谱进行进一步分析和处理，例如频谱峰值检测、频谱滤波等，以获得医学数据中与频率相关的特征，将经过傅里叶变换和频谱分析处理的数据保存为量子医学数据频谱，根据具体的应用需求，从量子医学数据频谱中提取适当的特征，例如频率峰值、频谱能量分布、频谱形状等。提取特征的方法可以使用统计分析、频域处理等技术，对提取的特征数据进行标记，即为每个样本分配相应的类别标签，类别标签可以根据具体应用定义，用于区分不同的医学数据类别或特征类别，利用QSVM算法对标记后的特征数据进行非线性分类，QSVM是一种基于量子计算原理的支持向量机算法，具有处理高维量子数据的能力，将经过QSVM分类的特征数据保存为量子医学特征数据。该数据集包含了经过非线性分类的医学数据特征，对量子医学特征数据进行预处理，例如数据归一化、噪声去除、异常值处理，应用低通滤波对预处理后的数据进行滤波根据滤波后的结果，重新构造量子医学标准数据，例如数据采样、插值、平滑操作，得到经过清洗和处理后的量子医学标准数据。
本发明实施例中，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于量子医学标准数据利用数据脱敏技术进行数据密文采集，生成医学密文数据；
步骤S42：基于医学密文数据利用特征提取技术进行特征医学数据提取，生成医学特征数据；
步骤S43：基于医学特征数据利用K-Means聚类进行医学数据聚类，生成量子医学数据集；
步骤S44：基于量子医学数据集利用量子医学传输结果参数计算公式进行量子医学数据离群程度传输计算，生成量子医学离群数据结果。
本发明通过应用数据脱敏技术，对医学标准数据进行密文采集，有效保护了患者的隐私和敏感信息，脱敏技术可以消除或替换关键识别信息，确保数据在处理和传输过程中的安全性，尽管采用了数据脱敏技术，但仍然可以利用医学密文数据进行分析和处理。密文数据仍然包含有关医学数据的重要特征和模式，可以用于后续的数据分析、模型建立等应用，而不会泄露个人身份和隐私信息，通过应用特征提取技术，从医学密文数据中提取出具有代表性和重要性的特征，通过应用K-Means聚类算法，将医学特征数据进行聚类分组。这样可以发现数据中的潜在模式和相似性，帮助医学专业人员进行数据分析和研究，并且，通过医学数据的聚类结果，可以更好地理解数据的结构和特征，通过应用量子医学传输结果参数计算公式，可以对量子医学数据集进行离群程度的计算，在进行危险程度传输计算过程中，量子医学数据的安全性得到保障。
本发明实施例中，例如选择适当的数据脱敏技术，例如概化、删除、替换操作，根据具体的应用需求和数据特征，选择合适的脱敏方法以保护敏感信息的隐私，对量子医学标准数据应用所选的数据脱敏技术，择取数据脱敏处理的量子医学标准数据转换为医学密文数据，基于医学密文数据利用特征提取技术进行特征医学数据提取，生成医学特征数据，基于医学特征数据利用K-Means聚类进行医学数据聚类，生成量子医学数据集，基于量子医学数据集利用量子医学传输结果参数计算公式进行量子医学数据离群程度传输计算，生成量子医学离群数据结果。
本发明实施例中，步骤S44中的量子医学传输结果参数计算公式具体为：
；
其中，为量子医学离群数据结果，/>为离群调节参数，/>为离群细化调节参数，/>为量子医学数据集的数据数量，/>为量子医学数据集第/>个数据的聚类过程中的数据离群值，为离群均衡参数。
本发明利用一种量子医学传输结果参数计算公式，该公式通过计算量子医学数据集中每个数据点与离群均衡参数之间的差值的平方，并进行加权求和，得到量子医学数据的离群程度结果，度量数据点与离群均衡之间的距离以及调整离群程度的影响，该公式中通过函数关系；计算量子医学数据集中每个数据点与离群均衡参数/>之间的差值，然后对差值进行平方，衡量每个数据点与离群均衡的距离，并突出离群数据点的影响，通过函数关系/>；对所有数据点的差值平方进行求和，通过求和操作，可以得到量子医学数据集的离群程度的总体评估，并基于数据深度联系利用离群细化调节参数/>以及离群调节参数/>结合函数关系/>形成函数关系/>；实现对量子医学离群数据结果/>的计算。
本发明实施例中，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：基于量子医学离群数据结果利用LBP特征提取算法进行医学数据提取，生成量子医学提取数据集；
步骤S52：基于量子医学提取数据集利用AES算法（Advanced EncryptionStandard，高级加密标准）对数据进行加密，生成量子医学安全维护数据；
步骤S53：基于量子医学安全维护数据利用安全访问控制机制进行数据处理，实现医学信息加密。
本发明通过LBP特征提取算法，可以捕捉量子医学离群数据中的纹理信息和特征模式，提取关键特征，LBP特征表示的数据相对较小，具有较低的维度，因此可以实现对量子医学数据的压缩，减少数据存储和传输的开销，通过LBP特征提取算法提取的特征可以较好地描述量子医学数据的纹理和结构特征，有助于提高医学数据的分类准确性和判别能力，采用Advanced Encryption Standard算法对量子医学数据进行加密，可以有效保护数据的机密性，防止未经授权的访问和信息泄露，通过安全访问控制机制，可以对量子医学安全维护数据的访问进行严格的权限控制，确保只有授权用户或系统能够访问和处理数据，安全访问控制机制可以记录和监控数据的访问情况，提供数据追溯和审计功能。
本发明实施例中，例如选择局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）特征提取算法作为提取方法，通过在数据中计算局部二值模式的统计特征，提取医学数据的纹理特征，将经过LBP特征提取的量子医学数据保存为量子医学提取数据集，选择AES算法作为加密方法，生成一个安全的密钥，并确保密钥的安全存储和管理，使用AES算法将量子医学提取数据集中的数据进行加密，将经过加密的量子医学提取数据集保存为量子医学安全维护数据，选择访问控制列表（Access Control List，ACL）控制机制，根据数据的安全需求和用户角色，定义相应的访问权限，确保只有具有合法权限的用户能够进行数据处理操作，对量子医学安全维护数据进行相应的数据处理操作例如查询、分析、更新，在数据处理过程中，对敏感的医学信息进行加密保护，实现医疗信息加密。
本发明实施例中，步骤S53的具体步骤为：
步骤S531：基于量子医学安全维护数据利用生物特征识别技术进行安全数据身份加密，生成量子医学身份加密数据集；
步骤S532：基于量子医学身份加密数据集利用HDFS（Hadoop distributedfilesystem，Hadoop分布式文件系统）分布式文件进行医学信息数据加密优化处理，生成量子医学分布式数据；
步骤S533：基于量子医学分布式数据利用实时数据处理技术进行医学数据安全加密管理，实现医学信息加密。
本发明通过应用LBP特征提取算法，从量子医学离群数据结果中提取出有意义的医学数据特征，这些特征可以帮助进行数据分析，从而提取出医学数据指标，通过应用Advanced Encryption Standard（高级加密标准）算法对量子医学提取数据集进行加密，确保数据的保密性。加密后的数据只能由授权人员解密和访问，有效防止未经授权的访问和泄露，通过使用安全访问控制机制，限制对量子医学安全维护数据的访问，确保只有经过授权的人员可以处理和操作数据。这有助于保护敏感的医学信息和个人隐私，实现医学数据的特征提取、数据加密和安全访问控制，提升量子医学信息的安全性、完整性和保密性。
本发明实施例中，例如选择适用的生物特征识别技术，例如指纹识别，采集用户的生物特征数据，如指纹图像，利用选定的生物特征识别技术对采集到的生物特征数据进行识别和验证，一旦用户身份被确认，将生物识别数据与用户身份进行绑定，用于后续的数据加密操作，配置和部署Hadoop HDFS分布式文件系统，确保数据存储的可靠性和扩展性，将量子医学身份加密数据集划分为适当的数据块，以便在分布式环境下进行处理和存储，利用Hadoop HDFS提供的数据处理能力和加密功能，对划分后的数据块进行分布式加密，利用Hadoop HDFS的分布式文件管理和处理机制，对量子医学分布式数据进行管理，选择适用的实时数据处理平台，例如Apache Kafka，建立数据流接收和传输机制，将量子医学分布式数据流从源节点传输到实时数据处理平台，在实时数据处理平台上，利用加密算法对量子医学分布式数据进行加密处理，实施安全访问控制机制，限制对加密后的医学数据的访问权限，利用实时数据处理平台提供的功能和算法，对加密后的医学数据进行实时处理和分析，实现医疗信息加密。
在本说明书的一个实施例中提供了一种智慧医学信息加密系统，包括：
至少一个处理器；
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项的智慧医学信息加密方法。
本发明提供一种智慧医学信息加密系统，该系统能够实现本发明所述任意一种智慧医学信息加密方法，实现数据的获取、运算、生成，通过量子密钥架构分发方案、医学信息数据以及量子密钥分发协议进行获取，并对其中的图文信息按照已设计的指令顺序进行操作，生成预处理图文信息，再通过预处理图文信息进行医学加密数据清洗，生成量子医学数据接收值，根据量子医学数据接收值进行加密数据辨识，实现医学信息加密，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成智慧医学信息加密方法。
本发明提出了一种智慧医学信息加密方法，通过综合应用多学科多类型模型，解决了传统医学信息加密法中算法被破解的问题，实现了多重加密、无算法端破解的智慧医学信息加密方法。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种智慧医学信息加密方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取量子密钥架构分发方案、医学信息数据以及量子密钥分发协议，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议利用量子光学技术进行量子密钥构筑，生成量子密钥；
步骤S2：基于量子密钥利用对称加密算法进行多重数据加密，生成量子医学数据接收值；
步骤S3：基于量子医学数据接收值进行数据标准化处理，生成量子医学标准数据；
步骤S4：基于量子医学标准数据利用虚拟专用网络进行量子医学标准数据传输，生成量子医学离群数据结果；
步骤S5：基于量子医学离群数据结果进行加密数据辨识，实现医学信息数据加密；
步骤S1的具体步骤为：步骤S11：获取量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议，基于量子密钥架构分发方案以及量子密钥分发协议利用非线性光学效应进行光子源数据构造，生成量子态数据；步骤S12：基于量子密钥架构分发方案、量子密钥分发协议以及量子态数据利用自由空间传输方式进行量子态传输，生成低损量子态数据；步骤S13：基于低损量子态数据利用信息熵进行高熵值密钥比特提取，生成量子密钥比特数据；步骤S14：基于量子密钥比特数据利用托普利兹算法进行量子密钥提取，生成量子密钥；
步骤S2的具体步骤为：步骤S21：基于量子密钥以及医学信息数据利用量子密钥分发协议进行量子密钥加密分发，生成量子密钥分发加密数据集；步骤S22：基于量子密钥分发加密数据集利用加密算法进行数据转换，生成量子医学数据密文；步骤S23：基于量子医学数据密文利用加密通信进行量子医学数据密文传输，生成量子医学密文数据集；步骤S24：基于量子医学密文数据集利用量子医学接收值计算公式进行量子医学数据接收值计算，生成量子医学数据接收值；
其中步骤S24中的量子医学接收值计算公式具体为：
；
其中，为量子医学数据接收值，/>为量子医学密文数据集的样本数量，/>为量子密钥分发加密数据集和量子医学密文数据集的对应权重，/>为接收调整参数，/>为量子医学密文数据集所对应量子密钥分发加密数据集中的组件数量，/>为组件存储大小对应权重，/>为对量子医学密文数据集中第/>个量子医学密文数据中第/>个对应量子密钥分发加密数据集中组件的传输效率；
步骤S3的具体步骤为：步骤S31：基于量子医学数据接收值利用FTP协议对量子医学密文数据集进行接收，生成量子医学接收密文数据集；步骤S32：基于量子医学接收密文数据集利用量子傅里叶变换进行医学频率数据提取，生成量子医学数据频谱；
步骤S33：基于量子医学数据频谱利用QSVM算法进行非线性数据分类，生成量子医学特征数据；
步骤S34：基于量子医学特征数据利用滤波技术进行量子医学数据清洗，生成量子医学标准数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于量子医学标准数据利用数据脱敏技术进行数据密文采集，生成医学密文数据；
步骤S42：基于医学密文数据利用特征提取技术进行特征医学数据提取，生成医学特征数据；
步骤S43：基于医学特征数据利用K-Means聚类进行医学数据聚类，生成量子医学数据集；
步骤S44：基于量子医学数据集利用量子医学传输结果参数计算公式进行量子医学数据离群程度传输计算，生成量子医学离群数据结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S44中的量子医学传输结果参数计算公式具体为：
；
其中，为量子医学离群数据结果，/>为离群调节参数，/>为离群细化调节参数，/>为量子医学数据集的数据数量，/>为量子医学数据集第/>个数据的聚类过程中的数据离群值，/>为离群均衡参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：基于量子医学离群数据结果利用LBP特征提取算法进行医学数据提取，生成量子医学提取数据集；
步骤S52：基于量子医学提取数据集利用AES算法对数据进行加密，生成量子医学安全维护数据；
步骤S53：基于量子医学安全维护数据利用安全访问控制机制进行数据处理，实现医学信息加密。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S53的具体步骤为：
步骤S531：基于量子医学安全维护数据利用生物特征识别技术进行安全数据身份加密，生成量子医学身份加密数据集；
步骤S532：基于量子医学身份加密数据集利用HDFS分布式文件进行医学信息数据加密优化处理，生成量子医学分布式数据；
步骤S533：基于量子医学分布式数据利用实时数据处理技术进行医学数据安全加密管理，实现医学信息加密。
6.一种智慧医学信息加密系统，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
与至少一个处理器通信连接的存储器；
存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如权利要求1至5中任一项所述的智慧医学信息加密方法。
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