基于改进ECC加密与多头注意力SqueezeNet模型的区块链医疗数据隐私保护研究

为解决医疗保险数据在区块链环境下的隐私保护难题，研究人员提出BPPHIM框架，整合改进ECC加密、SI-COA优化算法和M-HAS深度学习模型，实现数据分区加密、动态密钥调优与区块链分布式存储。该研究发表于《Knowledge-Based Systems》，显著提升医疗数据安全性与访问可控性。

　　

在数字化医疗时代，健康保险数据的安全存储与共享面临严峻挑战。传统中心化系统易受篡改攻击，而区块链技术虽能确保数据不可篡改，却难以兼顾敏感医疗信息的隐私保护。现有加密方法往往在安全性与计算效率间难以平衡，密钥管理机制也存在漏洞。医疗欺诈导致的全球医保系统年损失高达数千亿美元，亟需一种能同时满足隐私性、可追溯性和高效访问控制的解决方案。

为此，研究人员提出名为BPPHIM的创新框架，通过三阶段协同机制重构医疗数据保护体系。该研究首先采用K-means聚类对原始医疗数据进行分区，随后引入自主改进的SI-COA（Self-Improving Coati Optimization Algorithm）生成优化密钥，并创新性地将多头注意力机制与SqueezeNet模型结合为M-HAS（Multi-Head Attention SqueezeNet）进行密钥动态调优。最终通过改进ECC（椭圆曲线密码学）加密和区块链分布式存储实现数据保护。关键技术还包括代理服务器采用的MCM（Modified Chaotic Map）密钥更新机制，形成闭环安全体系。

数据加密阶段
研究采用K-means聚类将健康保险数据集划分为多个子集，通过SI-COA算法生成初始密钥。实验显示该算法较传统方法密钥生成效率提升37%，且避免了阈值敏感性问题。

密钥调优机制
M-HAS模型采用Hard Elish sigmoid激活函数替代传统softmax，有效解决医疗数据类别不平衡问题。多头注意力机制使模型能并行处理数据不同特征维度，密钥调整准确率达92.6%。

区块链集成
改进ECC算法将调优后的密钥作为私钥进行加密，加密数据与密钥分别存储于区块链和代理服务器。测试表明该系统在F1分数和加解密速度上均优于RSA和标准ECC方案。

讨论与意义
该研究首次将深度学习密钥调优与区块链存储深度融合，SI-COA算法解决了优化过程中的局部最优陷阱，M-HAS的注意力机制显著提升密钥与数据的适配性。采用Hard Elish激活函数使模型对罕见病数据同样敏感，这对构建全病种保险体系至关重要。系统实测数据泄露风险降低89%，且通过智能合约实现分级访问控制，为医保反欺诈提供了可审计的技术基础。论文发表于《Knowledge-Based Systems》，为医疗区块链领域建立了新的技术范式。