基于医疗健康大数据的安全起源模型与可信性验证算法

• 作者: 张伟 张方 王凤英
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 医疗健康大数据 安全起源模型 可信性验证 安全伴生关系
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 5424字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6197.2017.06.002

摘要

面对医疗健康大数据,使用者或决策者难以判定其来源及是否可信.为了得到可信的数据,需要知道它的安全起源,同时确保数据起源的安全.针对上述问题,提出了基于W3C PROV的安全数据起源模型PROV-S,研究安全起源关系图中的各种标注对象,定义了安全起源伴生节点、安全伴生关系、触发关系以及各组件之间的关联关系.在安全模型PROV-S的基础上,以安全关系类的完整性子类为例,提出了一级完整性设计和验证方案,给出了具有实现可信性的完整性验证方案,并分析了其特点.通过对模型与可信性方案的安全及效率分析表明,建立的模型能保证医疗健康数据的安全性,完整性验证方案能保证数据来源的可信性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张伟	山东理工大学计算机科学与技术学院	52	181	7.0	12.0
2	王凤英	山东理工大学计算机科学与技术学院	51	260	9.0	13.0
3	张方	山东理工大学计算机科学与技术学院	2	9	2.0	2.0