149-隐私计算与医疗数据治理.pdf

### 149-隐私计算与医疗数据治理 #### 关键知识点概述 1. **医疗数据安全现状**：医疗行业面临着严峻的数据安全挑战，未经授权的数据使用成为主要风险。 2. **隐私计算技术**：一种新兴的技术手段，能够在保护数据隐私的同时实现数据价值的最大化。 3. **医疗数据治理平台**：基于隐私计算技术构建的安全、开放、整合、智能的数据全生命周期治理平台。 #### 医疗数据安全现状 随着信息技术的发展，医疗行业产生了大量的敏感数据。然而，这些数据的安全性却面临着严峻的挑战： - **数据泄露问题突出**：根据赛门铁克的《互联网安全威胁报告》以及《Healthcare Breach Report》显示，医疗行业中的数据泄露事件频发，且位居行业前列。 - **未授权使用是首要风险**：未经授权的数据使用成为了行业面临的最大数据安全风险之一。 - **数据使用效率低下**：由于数据难以有效利用，导致其价值无法得到充分挖掘。 #### 隐私计算技术及其重要性 面对医疗行业的数据安全问题，隐私计算作为一种新型技术手段应运而生，它能够有效解决数据安全与数据价值之间的矛盾： - **传统方式与隐私计算的区别**： - 传统方式下，原始数据离开数据平台，这会丧失对隐私和安全的控制。 - 隐私计算方式则让原始数据不离开平台，在授权下使用，仅输出数据的价值和结果，从而确保了数据的安全性和隐私性。 - **隐私计算的应用背景**： - 隐私计算近年来受到前所未有的关注。例如，陆奇等业界领军人物公开呼吁探索建立新一代的机制来保护数据隐私和价值，促进更安全的合作。 - 同时，一系列重大的数据泄露事件也凸显了隐私计算技术的重要性。 #### 基于隐私计算的医疗数据全生命周期治理平台 为了解决医疗数据的安全性、开放性、整合性等问题，构建了一个基于隐私计算的医疗数据全生命周期治理平台，该平台具有以下特点： 1. **设计框架**：采用多层次安全防护措施，确保平台免受各种攻击。 2. **数据准备**：通过数据清洗、归一化和融合等步骤提高数据质量。 3. **数据探索**：利用先进的分析工具和技术进行数据挖掘和价值发现。 4. **数据授权**：建立精细的权限管理体系，保障数据使用的合规性和可控性。 5. **数据应用**：开发各类智能应用和服务，充分发挥数据的价值。 #### XDP | 隐私计算安全框架 为了进一步增强数据安全性，提出了XDP | 隐私计算安全框架，针对不同的潜在威胁者制定了相应的防护措施： 1. **平台访问者**：防止未经授权的外部访问者通过网络渗透获取数据。 2. **平台用户**：监控并阻止平台用户的未授权行为，如下载数据或访问未经授权的数据。 3. **应用和服务**：确保应用和服务不会滥用数据或泄露数据。 4. **平台管理员**：防止管理员直接访问存储系统并将数据非法移出平台。 #### 数据清洗、归一及融合 - **数据清洗**：发现并处理异常数据，保证数据的质量。 - **数据归一化**：统一数据格式，便于后续处理。 - **数据融合**：整合不同来源的数据，形成完整的数据视图。 隐私计算技术在解决医疗数据治理方面展现出了巨大的潜力。通过构建安全可靠的医疗数据治理平台，不仅能够保护患者隐私，还能促进医疗行业的创新发展。未来，随着技术的不断进步和完善，隐私计算将在医疗领域发挥更加重要的作用。