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在物联网智能医疗中，电子健康记录（EHR）的隐私和安全面临挑战。研究人员开展区块链赋能联邦学习（BFL）框架的研究，结果显示该框架提升隐私保护、降低计算开销等。这为安全的智能医疗系统提供了有效方案。
在当今数字化时代，物联网（IoT）与医疗领域深度融合，产生了大量电子健康记录（EHR） ，这为精准医疗带来了机遇，如实现先进的数据驱动诊断、远程患者监测以及个性化治疗方案的制定。然而，随之而来的安全隐患却成为了阻碍其进一步发展的巨大障碍。传统的基于云的 EHR 管理系统就像一座看似坚固实则漏洞百出的城堡，极易遭受网络威胁、未经授权的访问，而且存在单点故障问题，在现代大规模的智能医疗环境下显得力不从心。
与此同时，联邦学习（FL）作为一种新兴的隐私保护范式，虽然能够在不传输原始数据的情况下进行协作模型训练，减少了集中式数据存储带来的风险，但它自身也并非完美无缺。传统的 FL 框架容易受到数据中毒、推理攻击以及不可靠模型更新等问题的困扰，其安全计算机制在信任管理和透明度方面也存在不足。现有的一些隐私保护技术，比如差分隐私和同态加密，要么会带来过高的计算开销，要么在对抗环境中无法充分降低数据泄露的风险。
为了解决这些棘手的问题，来自多个研究机构的研究人员共同开展了一项关于区块链赋能联邦学习（BFL）框架的研究 。他们致力于构建一个更安全、高效且隐私保护性能卓越的系统，以保障智能医疗中 EHR 的安全。最终，他们成功提出了一种创新的 BFL 框架，并取得了令人瞩目的成果，该研究成果发表在《Clinical eHealth》上。
在这项研究中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，他们采用了零知识证明（ZKP）技术用于身份验证，该技术可以让设备在不暴露敏感信息的情况下证明自己的合法性。其次，同态加密（HE）技术被用于安全计算，它允许在加密数据上直接进行计算，确保敏感医疗信息在整个训练过程中都得到保护。此外，研究人员还结合了区块链技术和联邦学习。区块链通过创建一个防篡改的账本，增强了 EHR 交易的完整性和透明度；联邦学习则实现了在物联网设备上的去中心化模型训练，降低了隐私风险。研究使用了公开的 MIMIC-III 数据集，该数据集包含了重症监护病房（ICU）患者的去标识化 EHR，为评估 BFL 框架的性能提供了真实的数据支持。
数据集选择
研究人员选用 MIMIC-III 数据集，它来自 PhysioNet，包含超过 50,000 名患者的医疗数据，涵盖患者 ID、年龄、性别、诊断、实验室结果、生命体征和用药情况等特征。经过标准化、缺失值处理和数据分区等预处理后，用于评估 BFL 框架性能。
提出的架构
BFL 框架架构包含多个关键层。在 IoT 设备层，物联网医疗设备收集患者数据并本地训练模型，通过梯度下降优化方法更新模型参数，仅向聚合服务器传输加密的模型更新（梯度） ，减少隐私风险。
联邦学习层利用联邦平均（FedAvg）算法聚合各设备的加密模型更新，在保证模型准确性的同时减少数据暴露。
区块链层使用加密哈希函数（如 SHA-256）记录所有模型更新，确保数据的完整性、透明度和防篡改。每个物联网设备通过智能合约验证模型更新，只有经过认证的设备才能参与训练。
隐私保护机制方面，零知识证明（ZKP）用于设备身份验证，通过特定公式在不泄露私钥的情况下证明设备合法性；同态加密（HE）用于安全计算，保证模型更新在聚合过程中始终加密，防止恶意访问。
聚合服务器和智能合约负责聚合加密模型更新并进行解密，智能合约实现访问控制，确保只有授权机构能访问最终模型，保障了 EHR 处理的安全性和隐私性。
安全分析
从安全层面来看，该框架表现出色。在数据隐私和机密性方面，联邦学习使原始患者数据保留在设备本地，同态加密确保模型更新保密，零知识证明实现安全身份验证，多管齐下保护患者数据隐私。在完整性和防篡改性上，区块链存储加密模型更新，加密签名、智能合约验证规则以及哈希机制共同防止数据被篡改。在认证和访问控制方面，零知识证明和智能合约中的基于角色的访问控制（RBAC）、基于属性的加密（ABE）确保只有授权设备和机构能参与训练和访问模型更新。同时，该框架对常见的对抗攻击也有很强的抵御能力，如通过验证加密模型更新抵御数据中毒攻击，利用同态加密防止推理攻击，借助端到端加密和区块链完整性检查防范窃听和中间人攻击。
结果与讨论
研究人员对 BFL 框架进行了全面评估。在使用 MIMIC-III 数据集的实验中，对比了有无 BFL 框架以及与其他四种先进方法的性能。结果显示，BFL 框架在隐私保护方面表现卓越，从 65.4% 提升到 98.7% ；模型准确性也从 82.1% 提高到 92.6% 。在执行时间、通信成本和计算开销上也有显著优化，执行时间减少 26.9%，通信成本降低 36.7%，计算开销降低 47.7%。与其他方法相比，BFL 框架结合零知识证明和同态加密，在隐私保护、模型准确性、执行时间等方面都优于传统联邦学习、基于区块链的安全 EHR 系统、基于同态加密的 FL 和基于差分隐私的 FL 等方法。
综上所述，研究人员提出的区块链赋能联邦学习（BFL）框架有效地提升了物联网智能医疗系统中电子健康记录的隐私保护、安全性和效率。该框架通过多种技术的巧妙结合，成功解决了当前智能医疗领域面临的诸多安全难题。这一研究成果意义重大，为未来的智能医疗发展提供了可靠的技术支撑，有望推动安全、隐私保护良好的物联网智能医疗系统的广泛应用。不过，研究人员也指出，未来还可以在优化 FL 模型聚合、开发轻量级加密技术以及整合 AI 驱动的异常检测等方面展开进一步研究，以不断完善这一技术体系，更好地服务于医疗健康领域。
