基于联邦学习与区块链的医疗物联网（IoMT）安全数据共享与智能推荐框架FLIT的设计与验证

本文提出了一种融合区块链与联邦学习（FL）的医疗数据安全共享框架FLIT，旨在解决医疗物联网（IoMT）中数据隐私、安全与信任问题。通过智能合约实现访问控制，利用联邦学习实现多方协同建模而不共享原始数据，显著提升了医疗数据的保密性与决策支持能力。

　　

Section snippets

Healthcare Challenges of Today

医疗行业正处于数字化转型阶段，远程医疗、远程监护和数字健康技术的应用日益广泛。疫情加速了虚拟诊疗模式的普及，但医疗机构在保护患者数据免受网络安全威胁方面仍面临巨大挑战，尤其是在符合数据保护法规的前提下。表4展示了当前存在的主要问题与挑战。

Proposed FLIT System Model

本节定义了FLIT框架中涉及的各类实体，并阐述了系统运行的基本假设。如图1所示，FLIT实现了医疗信息的共享，并连接了患者、医院、保险公司、政府机构、医师、研究人员及药店等多方利益相关者，共同构建了一个以患者为中心、安全且互联的健康生态系统。

Proposed FLIT Implementation Methodology

本节详细介绍了FLIT框架在实施过程中涉及的各项流程，包括智能合约如何处理利益相关者注册、数据存储、权限管理以及与区块链的交互。

FL Integration into Proposed FLIT

本节阐述了联邦学习（FL）如何融入FLIT框架，以实现跨医疗实体的去中心化、隐私保护的模型训练。内容包括本地训练过程、参数更新机制以及差分隐私在梯度共享过程中对敏感医疗数据的保护作用。

Attacker Models and Mitigation Strategy

本节界定了联邦学习环境中可能出现的多种对抗性威胁，并提出了FLIT中采用的正式缓解策略。我们在“半诚实”威胁模型下运作，即参与者虽遵循协议规范，但仍可能实施隐私推断、投毒攻击或篡改区块链记录等行为。威胁类型主要包括：（1）诚实但好奇的聚合者；（2）投毒攻击者；（3）区块链回滚操纵者；（4）推理攻击者。

Environment Setup

我们使用Ethereum Remix IDE（Das, Banerjee, & Biswas, 2021a）对所提框架中的算法进行实验，并利用Solidity语言编写智能合约。Remix IDE是一个广泛使用的集成开发环境，支持在不同区块链平台上编程和测试智能合约。它提供多种以太坊虚拟机（EVM）选项，可用于分析智能合约部署与执行的成本（Das et al.）。

Conclusion

在当前医疗行业面临数据安全、隐私保护和无缝通信等严峻挑战的背景下，FLIT框架的提出显得尤为必要。该框架通过加密、数据分片、可信节点间分发等核心机制，有效保障了患者敏感信息的机密性与完整性。此外，借助智能合约，它实现了高效的访问控制，确保授权实体能够实时获取特定数据。

Uncited Citation

缺失引用：图3、表1、表2、算法1、算法2、算法3、算法4

Declaration of generative AI and AI-assisted technologies in the writing process

在撰写本论文过程中，作者使用了Grammarly和QuillBot工具以提高文稿的可读性和语言质量。使用这些工具后，作者对内容进行了必要的审阅和编辑，并对已发表文章的内容承担全部责任。

Declaration of competing interest

作者声明不存在任何已知的、可能影响本研究报告的竞争性财务利益或个人关系。