利用云计算和边缘计算以及基于区块链的联邦学习技术，在去中心化医疗网络中实现恶意节点的检测与防护

《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》：Secure Malicious Node Detection in Decentralized Healthcare Networks Using Cloud and Edge Computing with Blockchain-Enabled Federated Learning

区块链与联邦学习融合的恶意节点检测模型在医疗物联网中的应用，通过本地训练和模型聚合提升隐私保护与检测精度，实验显示其准确率0.95、F1值0.93优于传统集中式方法。

　　在当今快速发展的医疗技术环境中，电子健康记录（Electronic Health Records, EHRs）已成为现代医疗网络的重要组成部分。这些系统通过电子方式存储和管理患者的健康信息，极大地提高了医疗服务的效率，同时降低了医疗单位和患者在数据管理方面的成本。然而，随着医疗数据的数字化，也带来了一系列新的挑战，例如安全通信问题、隐私泄露风险以及恶意节点的威胁。这些威胁可能对患者的安全和健康数据的完整性造成严重影响。为了应对这些问题，本文提出了一种基于区块链和联邦学习的恶意节点检测模型（Blockchain-based Federated Learning for Malicious Node Detection, BFL-MND），旨在提升医疗网络的安全性与隐私保护能力。

### 医疗网络面临的挑战

传统的医疗网络通常依赖于人工记录和集中式数据管理，这在效率和安全性方面存在明显的不足。随着医疗技术的普及，越来越多的医疗设备和系统开始采用电子方式存储和传输数据，但这也带来了数据安全和隐私保护方面的挑战。例如，患者的数据可能在传输过程中被篡改或泄露，恶意节点可能在数据传输过程中注入虚假信息，从而影响医疗系统的准确性和可靠性。此外，集中式的医疗数据存储方式容易成为攻击目标，一旦发生安全事件，可能导致整个系统的崩溃或数据丢失。

为了应对这些问题，许多研究已经尝试利用机器学习和深度学习技术来检测恶意节点。然而，这些方法往往依赖于集中式训练，导致隐私泄露和模型准确性下降。此外，集中式系统还存在单点故障、网络可扩展性差和性能瓶颈等问题，这些问题限制了其在大规模医疗网络中的应用。

### 提出的解决方案：BFL-MND模型

本文提出的BFL-MND模型结合了区块链和联邦学习技术，旨在解决上述问题。联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许模型在本地训练，仅共享模型参数而非原始数据，从而有效保护了患者隐私。而区块链则提供了一种去中心化的数据存储和验证机制，确保数据的不可篡改性和透明性。

BFL-MND模型的核心思想是将医疗网络划分为多个集群，每个集群由医疗单位、边缘节点和可穿戴医疗设备组成。每个医疗单位在本地训练模型，并将模型更新发送至云服务器进行聚合。云服务器负责融合来自各个医疗单位的模型参数，生成一个全局模型，该模型能够更准确地检测恶意节点。同时，区块链用于记录所有网络活动，确保数据的完整性和安全性。

### 系统架构与工作流程

在BFL-MND模型中，数据收集、处理和模型训练的流程被设计为三层结构：用户层、边缘层和云层。用户层包括可穿戴医疗设备，这些设备持续采集患者的生理数据，如心率、ECG信号、体温、血氧饱和度（SpO2）和呼吸频率等。这些数据随后被发送至边缘节点，边缘节点负责去除冗余和重复数据，并进行初步的数据处理。处理后的数据再被发送至云服务器，云服务器利用联邦学习算法对多个边缘节点的模型进行融合，生成一个统一的全局模型。该模型可以被医疗单位用于检测网络中的恶意节点，同时保护患者的隐私。

为了确保通信安全，BFL-MND模型采用了非对称加密技术，使用公钥和私钥对数据进行加密和解密。此外，系统还引入了会话密钥机制，以动态更新加密密钥，防止密钥泄露。每个通信轮次都会生成新的会话密钥，并通过哈希函数计算，以确保密钥的安全性。这些机制不仅提高了数据传输的安全性，还增强了整个系统的抗攻击能力。

### 模型优势与性能评估

BFL-MND模型的一个显著优势是其在隐私保护和模型准确性之间的平衡。通过联邦学习，医疗单位可以在本地训练模型，仅共享模型参数，而不会暴露患者的原始数据。这不仅降低了隐私泄露的风险，还提高了模型的泛化能力。同时，区块链的引入确保了数据的完整性和可追溯性，所有网络活动都被记录在不可篡改的账本中，从而增强了系统的信任度和安全性。

在性能评估方面，本文使用了PhysioNet数据集，该数据集包含了来自可穿戴健康监测设备的生理信号，包括正常和异常行为的数据。实验结果显示，BFL-MND模型在准确率、F1分数、精确率和召回率方面均优于传统的集中式模型。具体而言，BFL-MND模型的准确率为0.95，F1分数为0.93，精确率为0.94，召回率为0.96，而对比的随机森林模型准确率为0.88，自适应提升模型为0.90，逻辑回归模型为0.86，感知机模型为0.83，深度神经网络模型为0.92。这些结果表明，BFL-MND模型在检测恶意节点方面具有更高的性能。

此外，实验还评估了模型的训练时间和区块链的能耗。结果显示，BFL-MND模型的训练时间仅为120秒，约为集中式模型（350秒）的三分之一。这表明，该模型在计算效率方面具有显著优势。同时，模型的区块链交易成本和执行成本也被计算，其中智能合约部署的成本最高，其次是发送本地模型，而接收全局模型的成本最低。这些数据表明，BFL-MND模型在资源利用方面较为高效，能够适应大规模医疗网络的需求。

### 区块链与联邦学习的协同作用

区块链和联邦学习的结合为医疗网络提供了双重保障。一方面，联邦学习确保了数据隐私，另一方面，区块链确保了数据的安全性和可追溯性。这种协同机制不仅提高了恶意节点检测的准确性，还增强了系统的可扩展性和鲁棒性。在实验中，BFL-MND模型在多个指标上均优于现有的集中式模型，显示出其在实际应用中的潜力。

然而，这种模型仍然面临一些挑战。例如，虽然区块链提供了较高的安全性，但在大规模网络中，其可扩展性可能受到限制。此外，联邦学习在模型训练过程中需要协调多个医疗单位的数据，这可能会带来一定的通信延迟。因此，未来的研究可以进一步优化模型的通信协议，以提高训练效率，并探索更高效的共识机制，如权益证明（Proof of Stake, PoS）以替代工作量证明（Proof of Work, PoW），从而降低网络的能耗。

### 未来工作与研究方向

尽管BFL-MND模型在当前实验中表现优异，但其在实际应用中仍需进一步优化。未来的工作可以包括以下几个方面：

1. **个性化联邦学习**：针对医疗数据的异质性问题，可以引入个性化联邦学习技术，以提高模型的适应性和准确性。
2. **通信协议优化**：为了加快模型的收敛速度，可以优化通信协议，减少数据传输的时间和资源消耗。
3. **边缘计算的进一步整合**：在医疗网络中，边缘计算可以进一步提升系统的实时性和可扩展性，因此需要探索更高效的边缘计算技术。
4. **实时威胁情报集成**：将实时威胁情报系统与BFL-MND模型相结合，可以提高对恶意攻击的响应速度和检测能力。
5. **真实医疗环境的验证**：目前的实验主要基于模拟环境，未来可以将模型部署在真实医疗环境中，以验证其在实际应用中的可靠性和有效性。

### 结论

综上所述，BFL-MND模型通过结合区块链和联邦学习技术，为医疗网络提供了一种安全、高效且隐私保护良好的恶意节点检测方案。该模型不仅能够有效识别网络中的恶意节点，还能保护患者的隐私，提高数据的安全性和可追溯性。实验结果表明，BFL-MND模型在多个性能指标上均优于现有的集中式模型，显示出其在实际应用中的潜力。未来的研究可以进一步优化模型的通信和计算效率，并探索其在真实医疗环境中的应用前景。