基于区块链的医疗系统的数据卸载和共享的合作架构(下)

阅读量195808

|

发布时间 : 2021-05-17 16:30:00

x
译文声明

本文是翻译文章,文章来源:arxiv.org

原文地址:https://arxiv.org/abs/2103.10186

译文仅供参考,具体内容表达以及含义原文为准。

 

4.实验结果与评价

在本节中,我们将详细介绍实验和执行实施评估。

A.实验设置

我们通过数据卸载和数据共享测试来实现完整的实验,用以证明所提出的方案,如图3所示。

对于健康数据卸载的实现,我们采用了由Amazon EC2服务器(Intel Xeon系列)启用的Lambda Edge[20]服务,CPU 2.5 GHz,内存为2 GB,最大网络带宽3500 Mbps。我们使用了一款索尼安卓手机作为MD,搭载高通骁龙845处理器,内存为1GB,电池容量为2870mAh。MD通过Wi-Fi连接到无线网络上的边缘云计算,最大数据速率为11 Mbit/s。在数据加密方面,我们采用对称算法AES来保存数据,因为它的时间和能量消耗更少[18],很适合低延迟的健康应用。

医疗数据和编程代码对于我们测试是必要的。对于一个特定的用例,我们使用Biokin传感器[3]作为物联网设备,同时收集人体运动数据(加速度和陀螺仪时间序列数据),并存储在单独的文件中,由MD和边缘服务器执行。通过我们的数据分析算法,我们可以指定人体运动的严重程度(即运动障碍),以便在临床决策期间为医生提供服务[3]。在移动性能评估方面,我们采用了Firebase性能监测服务[21]来测量处理时间、电池消耗和内存使用情况。第三节A部分中提到的用于卸载优化的移动应用,是用Android studio 3.5实现的。同时,对于边缘执行的评估,我们利用亚马逊云上提供的Kinesis数据分析服务来监控数据流和测量计算。

在数据共享实验中,我们部署了一个由亚马逊云支持的私有Ethereum区块链网络,其中采用两台虚拟机AWS EC2作为矿工,两台虚拟机Ubuntu 16.04 LTS分别作为管理员和EHRs管理器。分散式IPFS存储与亚马逊云集成,其网络配置在[14]中给出。我们的智能合约由Solidity编程语言编写,并部署在AWS Lambda函数上,其源代码见[14]。用户可以通过安卓手机与智能合约进行交互,在手机上安装了Geth客户端,将每部智能手机变成一个Ethereum节点。我们还用两部安卓手机调查分享结果。关于我们系统的硬件配置和参数设置的更多细节在我们最近的作品[3],[14],[16]中有描述。

B.实验结果

1)数据卸载性能:我们将我们的方案与两个基线进行比较:本地执行[14](只在设备上执行数据)和云计算[18](卸载到云服务器),以证明我们方案的优势。评价中使用了从传感器收集的一组不同大小(200 KB-1200 KB)的健康数据文件[18]。我们对每项测试都实施10次,以得到平均值,并通过三个性能指标进行评估:处理时间、能耗和内存使用情况,如图4所示。

对于处理时间,包括本地用例的执行时间和加密时间,云和边缘情况下的卸载时间和远程执行时间。从图4的结果可以看出,所提出的边缘方案在平均处理时间方面性能最好。例如,通过边缘方案执行一个200KB的文件只消耗1.1秒,而在云端和本地方案中分别需要1.3秒和1.5秒左右。这样一来,利用边缘计算可以节省10-18%的数据执行时间。此外,与本地方案和云方案相比,所提出的边缘方案在计算一个1200 KB的文件时,分别节省了高达31%和15%的时间。通过选取的人体运动数据集,我们还发现,虽然在卸载中集成了数据加密,但边缘云卸载方案仍然比本地方案取得了更好的卸载性能,显示了所提出的加密技术的效率。

对于电池的消耗,健康数据任务在使用边缘卸载方案执行时,消耗的能量更少。例如,卸载一个200KB的文件,比本地计算少消耗11%的能量,比云方案少消耗5%的能量。特别是,当数据大小增加时,边缘方案的能源使用效率会更高。例如,执行一个1000 KB和1200 KB的文件,将任务卸载到边缘服务器时,分别可以节省21.3%和28.1%的能量,而云端和本地方案消耗的能量更高。在内存性能方面,边缘方案和云方案由于使用了相同的安全加密机制,所以内存使用量相同。然而,这些方案实现了更高的内存性能,在执行200 KB和1200 KB文件时,与本地方案相比,分别节省了5%和9%的内存。需要注意的是,上述实现结果是在提出的卸载应用中,利用人体运动数据和当前设备和边缘服务器的硬件设置得到的。如脑电图(EEG)或视频数据这样具有其他健康数据类型的不同的移动应用,以及不同的硬件设置可以实现不同的卸载性能[7]。但一般情况下,当健康数据规模增大时,所提出的边缘卸载方案在增强时延、能耗和内存占用等方面,能获得最佳性能,并显示出比云方案和本地方案更优越的优势。

2)数据共享性能:我们研究了两个主要的性能指标:提出的数据共享的访问控制和网络开销。

我们给出了授权和未授权访问的两个用例来评估访问控制,如图5所示。目标是让终端用户能够有效检索云上的EHRs,并防止我们的云数据上的恶意访问。移动用户,即医生,如果想在云端访问病人的电子病历,可以使用Ethereum账户注册用户信息,以便加入区块链(见图5(a))。当他的请求被云端EHRs管理器验证后,他立刻开始通过提供病人的地址(包括卸载方案中定义的AreaID和PatientID)进行访问EHRs的事务,如图5(b)所示然后,我们的共享系统会返回数据访问结果,这些结果也会在他的手机界面上更新(见图5(b))。因此,医生可以从用药的卸载阶段计算出的患者伤残等级(分数)。当EHRs访问过程结束后,通过挖矿过程将新的事务追加到区块链中,并广播给所有参与者。因此,患者可以监控共享事务,并知道谁使用了他们的数据(图5(c)),从而确保用户数据的所有权和网络可信度。

在未经授权访问的情况下,智能合约将通过访问协议与预定义政策列表进行验证和检测。这样的非法请求会被阻止,并从我们的电子健康记录数据库中被丢弃,并向请求者返回警告信息(见图5(d))。智能合约也会发出相应的未经授权访问的事务(见图5(e))。显然,区块链能够控制数据访问,从而提高系统的可靠性和数据隐私性。而下一小节将作进一步的安全分析。

此外,我们还研究了数据共享的时间开销,如表1所示。多个MD可以同时访问IPFS存储进行数据检索,并测量时间延迟。特别是,我们将我们设计的去中心化IPFS存储与利用传统中心云存储进行共享的基线[11]进行了比较。实验结果清楚地表明,在IPFS云区块链上提出的去中心化存储方案与传统的中心化存储方案相比,时间开销明显减少。例如,与基线相比,在6个用户和12个用户的情况下,所提出的方案可以分别节省17%和30%的云端数据检索时间,这说明所提出的基于IPFS的存储方式具有明显的优势。

C.智能合约性能

为了评估智能合约在我们的医疗系统中的性能,我们调查了当我们的Ethereum区块链上有5个移动用户时合约功能的操作成本,如表2所列。成本以Gas为单位计算,然后以本研究时1Gas≈0.00000002 Ether,以及1 Ether≈169.31美元的汇率换算成以太(以太坊区块链的成本单位)和美元。我们考虑的是一个现实的场景,一些新用户可以加入医疗网络,一些现有用户可以离开,因此需要执行AddUser和DeleteUser函数。此外,合同还可以允许用RetrieveEHRs对授权用户进行数据检索,或用Penalty对未授权用户进行强制处罚。这些合同的执行都会产生操作成本,用户需要为其他们的服务使用付费。由表2可知,共享服务的Gas量为1573577 gas(即5.316334美元,≈1.063美元/用户)。显然,使用我们的合同所需的财务成本很低,这表明了所提出的基于合同的数据共享计划的实用性。

D.攻击模型和安全分析

我们考虑以下两种潜在的威胁类型。外部威胁:在数据卸载和共享过程中,外部攻击者可以获取健康信息。内部威胁:网络参与者可能不受信任,未经用户同意就检索EHRs。我们的设计可以解决这些问题,获得比现有作品更多的安全效益[7-12]。

-当执行卸载时,我们在MDs上采用AES加密,以在传输到边缘服务器之前对医疗数据进行加密。这将在设备和Edger服务器之间建立一个新的安全层,以保护敏感的健康信息免受外部攻击威胁,从而提高数据的保密性。此外,所提出的去中心化的IPFS云系统可以在区块链上的分布式虚拟节点上实现数据存储,而无需中心服务器。一旦健康分析结果的数据文件被上载到IPFS,其哈希值会自动返回到EHRs管理器,并在DHT表中更新。智能合约的哈希检查和文件验证、用户认证相结合,使我们的系统能够抵御外部攻击,大大提高了系统的完整性。

-此外,我们的区块链使用社区验证在云实体、医疗用户和智能合约之间建立了一个去中心化的医疗网络,所有参与者都通过事务账本同步。好奇的用户造成的任何修改都会反映在区块链上,这种恶意事务会通过共识[2]从网络中被丢弃。用户也共享平等的数据管理权,并能对事务进行监控,从而保证数据的所有权和系统的可靠性。

 

5.结论

本文利用边缘云计算和Ethereum区块链,提出了一种新型的医疗数据卸载和数据共享的合作架构。我们首先提出一种隐私感知的数据卸载方案,MDs可以在系统约束下将物联网健康数据卸载到边缘服务器。然后,利用区块链和智能合约引入新的数据共享,实现医疗用户之间的安全数据交换。特别是,我们开发了一种与分散式IFPS云存储设计相关的可靠访问控制机制。各种实验结果表明,所提出的卸载方案与其他基线方法相比,在降低时间延迟、能耗和更好的内存使用方面具有显著的优势。此外,数据共享方案可以实现高效的用户认证,大幅提升数据检索速度,同时防止恶意访问我们医疗系统。系统评估也证明了智能合约的运行成本低,系统安全性有保障,说明我们的方案在医疗领域应用的可行性。

 

参考文献

[1] S. M. Riazul Islam et al., ”The Internet of Things for Health Care: A Comprehensive Survey,” IEEE Access, vol. 3, pp. 678-708, 2015.

【下略】

本文翻译自arxiv.org 原文链接。如若转载请注明出处。
分享到:微信
+10赞
收藏
阿翻
分享到:微信

发表评论

内容需知
  • 投稿须知
  • 转载须知
  • 官网QQ群8:819797106
  • 官网QQ群3:830462644(已满)
  • 官网QQ群2:814450983(已满)
  • 官网QQ群1:702511263(已满)
合作单位
  • 安全客
  • 安全客
Copyright © 北京奇虎科技有限公司 360网络攻防实验室 安全客 All Rights Reserved 京ICP备08010314号-66