3、医疗物联网安全与隐私保护全解析

医疗物联网安全与隐私保护全解析

在当今数字化快速发展的时代，医疗领域也在经历着深刻的变革。随着物联网（IoT）技术在医疗行业的广泛应用，大量的医疗设备和应用程序能够收集、存储和传输个人医疗数据，这为医疗服务带来了诸多便利，但同时也引发了严重的安全和隐私问题。

医疗物联网面临的安全挑战

医疗物联网系统面临着各种各样的安全威胁。网络攻击可能导致利用被盗患者个人数据向保险公司提出虚假索赔，引入虚假数据造成难以估量的后果，以及僵尸网络渗透网络，通过 DNS 攻击或引入恶意软件造成医疗系统的混乱。

为了解决网络入侵检测和预防的难题，人们构建了安全监控基础设施，用于检查 DNS 网络流量、蜜罐数据、IP 流数据和 HTTP 网络流量。同时，采用数据关联方案，在分布式源中存储和处理数据，并计算三个可能性指标来识别域名、数据包或网络流是否恶意。根据计算得分，检测系统会弹出警报，或者由预防系统终止处理流程。

数据隐私保护方法

为了确保医疗数据的隐私安全，出现了许多新的隐私保护方法：
1. 去标识化（De - identification） ：这是一种传统方法，通过去除患者标识符和使用统计方法验证是否删除了足够的标识符来防止敏感私人数据泄露。然而，外部人员仍可能获取有助于去标识化的信息，因此去标识化并不能保证数据隐私的保护。为了增强这种传统技术，引入了 k - 匿名性、t - 接近性和 l - 多样性等概念。
- k - 匿名性（k - anonymity） ：k 值与重新识别概率成反比，k 值越大，重新识别概率越低。但过度匿名化会导致数据变形和信息泄露，并且会降低披露数据