醫(yī)療信息的隱私保護研究.pdf

1、醫(yī)療衛(wèi)生和信息技術(shù)以及電子病歷的飛速發(fā)展，每天都在產(chǎn)生大量醫(yī)療數(shù)據(jù)信息，醫(yī)療數(shù)據(jù)已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代。隨著醫(yī)療信息數(shù)據(jù)不斷用于研究、采集和應(yīng)用，數(shù)據(jù)泄露事件時有發(fā)生，從而導(dǎo)致患者隱私泄露。個人的隱私一旦遭到泄露，將會給患者帶來很多不良后果。在醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下如何加強個人隱私保護，是一個迫切需要解決的問題。在過去的一些年里，很多人在數(shù)據(jù)的隱私保護方面進行了研究，比如K-匿名，L-diversity，(a，k)–anonymity等?？偟膩碚f

2、，這些方法都首先著眼于數(shù)據(jù)的隱匿，然后才關(guān)注到數(shù)據(jù)的有效性和真實性，對保護數(shù)據(jù)的可用性、原始數(shù)據(jù)失真及泛化數(shù)量的約束等方面的研究不足。
　　(1)在研究現(xiàn)有匿名算法在泛化過程中容易造成數(shù)據(jù)可用性降低甚至丟失的問題后，本文提出了一種基于泛化約束的(K，L)-匿名算法，該算法通過對準標識符屬性設(shè)置約束條件(或者邊界)來達到最終匿名保護的目的。實驗表明，該算法不僅能保護數(shù)據(jù)的可用性，保護個人的隱私信息，而且能夠大大提高泛化數(shù)據(jù)的可用性并