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这篇论文由Lai Chengzhe（西安邮电大学）、Zhang Hanyue（西安邮电大学）、Lu Rongxing（新不伦瑞克大学，IEEE Fellow）和Zheng Dong（西安邮电大学）共同撰写，发表于《IEEE Internet of Things Journal》，2024年5月1日，第11卷第9期。论文的主题是基于云辅助的两方私有集合交集（Private Set Intersection, PSI）协议设计了一种隐私保护的医疗数据共享方案。
随着物联网（IoT）和云计算技术的发展，智能健康系统逐渐普及，但医疗数据在共享过程中面临隐私泄露的风险。传统的医疗数据共享方法通常依赖单一机构的数据，导致数据孤岛问题，限制了协作潜力。此外，现有的区块链或密码学解决方案虽然能够保护数据隐私，但在处理大规模数据时效率较低，且难以应对复杂的云环境攻击。因此，作者提出了一种结合云辅助PSI和聚合签名技术的隐私保护医疗数据共享方案，旨在解决数据隐私与共享之间的矛盾。
论文的核心贡献之一是提出了一个名为AC-PSI（Authenticated Cloud-assisted PSI）的新型协议。该协议利用基于向量不经意线性函数评估的不经意伪随机函数（VOLE-OPRF）和基于Diffie-Hellman的不经意伪随机函数（DH-OPRF）实现了对私有数据的随机化处理，并提供了客户端身份认证功能。具体来说： - VOLE-OPRF：通过生成大量实例而无需交互的方式，减少了通信开销。 - DH-OPRF：用于身份认证，确保只有经过授权的用户才能访问计算资源。 - 安全性分析：作者通过模拟器构建了三种情况下的安全性证明，表明AC-PSI能够在半诚实模型下抵御攻击。
基于AC-PSI协议和本地可验证签名（Locally Verifiable Signature, LVS），作者设计了一个完整的医疗数据共享方案，包括以下九个阶段： 1. 初始化：可信第三方（TTP）生成伪随机函数和密钥，并发布系统参数。 2. 注册：医疗机构HA和HB使用DH-OPRF随机化其密码并存储在边缘服务器（MES）中。 3. 身份认证：MES通过DH-OPRF机制验证用户身份，成功后返回公钥。 4. 身份信息加密：HB使用VOLE-OPRF随机化身份信息，并通过ElGamal算法加密。 5. 计算外包：HB将加密的身份信息上传至MES，MES解密后构建多项式。 6. 交集计算：HA使用VOLE-OPRF随机化其私有集元素，并将其代入多项式以计算交集。 7. 医疗数据加密：HA对交集对应的医疗数据进行加密并签名。 8. 医疗数据签名：MES聚合签名信息并发送给HB。 9. 验证与解密：HB验证签名的有效性，并解密接收到的医疗数据。
作者从三个角度对方案的安全性进行了详细分析： - 隐私保护：即使在半诚实内部攻击者存在的情况下，用户的私有身份信息也不会被泄露。 - 抗预计算攻击：外部攻击者无法绕过注册阶段使用MES的计算资源，也无法通过主动攻击获取用户的私有数据。 - 抗共谋与不可伪造性：HA无法与MES合谋伪造签名欺骗HB，也无法伪造与交集相关的医疗数据。
作者通过实验对比了AC-PSI与其他现有PSI协议的性能，结果表明： - 计算复杂度：AC-PSI的计算复杂度为O(n)，优于许多现有协议（如[27]的O(n²)）。 - 通信复杂度：AC-PSI的通信复杂度同样为O(n)，在大规模数据集上的表现尤为突出。 - 功能性对比：AC-PSI支持抗共谋、无需安全信道，并允许服务器端进行身份认证，从而增强了对计算资源的保护。
该研究的主要意义在于提出了一种高效且安全的医疗数据共享方案，解决了传统方法在隐私保护与协作共享之间的矛盾。具体而言： - 科学价值：AC-PSI协议在理论层面提供了新的PSI实现方法，尤其是在云环境下如何平衡效率与安全性。 - 应用价值：该方案适用于医疗物联网（IoMT）场景，能够促进医疗机构之间的协作，同时保护患者隐私。 - 创新点：首次将VOLE-OPRF和DH-OPRF结合应用于PSI协议，显著降低了通信和计算开销；引入LVS技术，增强了签名的不可伪造性。
这篇论文通过设计一种基于云辅助PSI的隐私保护医疗数据共享方案，为解决医疗数据共享中的隐私与安全问题提供了新的思路。