(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210900919.0 (22)申请日 2022.07.28 (71)申请人 西安电子科技大 学广州研究院 地址 510000 广东省广州市黄埔区中新知 识城海丝中心B5、 B6、 B7栋 (72)发明人 李红宁　钱立超　裴庆祺　 (74)专利代理 机构 广东省中源正拓专利代理事 务所(普通 合伙) 44748 专利代理师 党冲 (51)Int.Cl. H04L 9/40(2022.01) H04L 67/12(2022.01) H04L 67/104(2022.01) G16H 10/00(2018.01) G06F 21/64(2013.01)G06F 21/62(2013.01) G06F 16/27(2019.01) (54)发明名称 基于异常检测的医疗数据安全存储与共享 方法 (57)摘要 本发明公开了基于异常检测的医疗数据安 全存储与共享方法， 通过对医疗服务对象与医疗 服务数据进行权限匹配并通过分布式动态异常 检测进行医疗 数据安全管理。 医疗服务划分数据 拥有者、 数据采集者、 数据申请者三个数据对象， 采集者和申请者与拥有者进行身份认证与权限 匹配后， 存储或共享医疗数据内容， 收集整个交 互过程中的系统运行数据， 并进行分布式异常行 为检测保证系统运行的安全性。 本发 明根据医疗 数据服务中对象与数据的权限匹配关系及医疗 服务交互过程的系统运行数据， 动态进行分布式 异常行为检测， 使得医疗数据存储与共享过程的 安全管理更加精确与高效。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115396155 A 2022.11.25 CN 115396155 A 1.基于异常检测的医疗数据安全存储与共享方法， 其特征在于， 所述安全存储与共享 方法， 包括以下步骤： 步骤一， 构建医疗服务区块链网络， 身份认证 中心， 权限匹配中心和分布式异常检测模 型； 步骤二， 医疗数据采集 者与申请者向身份认证中心发送请求； 步骤三， 对请求 者进行身份认证， 将通过认证的请求 者与请求对象进行权限匹配； 步骤四， 请求 者进行医疗服 务交互； 步骤五， 系统运行 数据收集与预测， 返回异常检测结果， 对异常节点进行权限 限制。 2.根据权利要求1所述的基于异常检测的医疗数据安全存储与共享方法,其特征在于， 所述步骤一包括： (1)分布式异常检测模型选取医疗数据区块链网络 中数据监测节点进行系统运行数据 收集得到原 始系统数据X＝(x1,x2,...,xn)； (2)计算原 始系统数据X的相关系数矩阵R及对应的特 征值 λi与特征向量 μi； (3)对特征值进行从小到大排序 λmin≤...≤ λmax； (4)计算前j项特征值的贡献率 剔除αj≤20％部分的特征值对应的数据， 得到处理后系统数据Y＝(y1,y2,...,yn)； (5)将数据Y 输入LSTM神经网络训练与优化， 得到异常检测模型MLSTM。 3.根据权利要求1所述的基于异常检测的医疗数据安全存储与共享方法,其特征在于， 所述步骤三包括： (1)身份认证中心根据基于国密SM2数字签名算法生成的数据请求者数字证书DCr确定 身份； (2)权限匹配中心根据数据请求者编码IDr、 数据拥有者编码IDo以及医疗服务类型Ts确 定医疗服 务对象与医疗数据的权限匹配关系Mp： (3)若权限匹配关系Mp结果为Np则拒绝提交数据交互请求； 若结果为Yp则再根据数据请 求者编码IDr、 数据拥有者编码IDo以及医疗服务类型Ts计算医疗服务对象与医疗数据的权 限匹配数据内容Co： 其中Cpt表示若请求数据为完全权限数据， 则直接获取得到； Cdm表示若请求数据为非完 全权限数据， 则脱敏后获取 得到。 4.根据权利要求1所述的基于异常检测的医疗数据安全存储与共享方法,其特征在于， 所述步骤五包括： (1)将系统现m个时间点的运行数据Xnow＝(xn1,xn2,...,xnm)输入步骤一中异常检测模 型MLSTM， 得到系统未来x个时间点的运行 预测数据Ypredicted＝(yp1,yp2,...,ypx)；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115396155 A 2(2)利用运行数据实际值Yreal＝(yr1,yr2,...,yrx)确定系统运行数据统计值Ystatistics＝ (ys1,ys2,...,ysx)及异常检测返回值Vreturn： 其中ysn、 yrn和ypn分别表示第n个时间点的统计数值、 实际数值和预测数值； (3)针对返回值 为Rabnormal的医疗数据区块链 节点更新并限制其权限。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115396155 A 3