信息增值機(jī)制下在線醫(yī)療隱私保護(hù)策略

明盛智，朱建明，隋智源，張嫻

信息增值機(jī)制下在線醫(yī)療隱私保護(hù)策略

明盛智，朱建明，隋智源，張嫻

（中央財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院，北京 100081）

近年來我國經(jīng)濟(jì)水平和人民生活水平飛速發(fā)展，醫(yī)療水平和醫(yī)療技術(shù)相繼取得了突破。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)各大領(lǐng)域商業(yè)模式創(chuàng)新的不斷推動(dòng)和深化，“互聯(lián)網(wǎng)+”醫(yī)療發(fā)展得到了快速推動(dòng)。機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)處理技術(shù)不斷發(fā)展，在線醫(yī)療過程中用戶個(gè)人醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)引起了廣大研究者的關(guān)注?？紤]信息的可推斷性，采用貼現(xiàn)機(jī)制以描述博弈不同階段間用戶隱私信息價(jià)值的變化；結(jié)合在線醫(yī)療隱私保護(hù)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀，通過博弈分析以從隱私保護(hù)動(dòng)機(jī)層面探究如何調(diào)動(dòng)博弈雙方主體的積極性。針對(duì)用戶有強(qiáng)意愿繼續(xù)使用在線醫(yī)療平臺(tái)、間斷性提供隱私的博弈特征，采用重復(fù)博弈方法以更好地刻畫用戶與在線醫(yī)療平臺(tái)之間的博弈過程。得出博弈雙方主體的傾向變化規(guī)律，分析不同模型參數(shù)條件下博弈模型的混合策略納什均衡及隨著博弈階段的進(jìn)行雙方博弈策略的變化趨勢(shì)，給出當(dāng)參數(shù)滿足2(p?n)≥p(n?p)時(shí)，用戶開始由選擇“同意共享隱私數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)為選擇“拒絕共享隱私數(shù)據(jù)”的重復(fù)博弈階段，并通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)上述結(jié)論進(jìn)行了驗(yàn)證?；谝陨辖Y(jié)論，分別從在線醫(yī)療平臺(tái)視角和用戶視角，針對(duì)在線醫(yī)療過程中如何從博弈雙方隱私保護(hù)動(dòng)機(jī)層面實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)給出了可行的政策性建議。

在線醫(yī)療；隱私保護(hù)；重復(fù)博弈；信息增值；納什均衡

0 引言

（1）研究背景及意義

近年來，我國經(jīng)濟(jì)水平和人民生活水平飛速發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)的規(guī)模和需求不斷提升，醫(yī)療技術(shù)相繼取得了突破。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)各大領(lǐng)域商業(yè)模式創(chuàng)新的不斷推動(dòng)和深化，“互聯(lián)網(wǎng)+”醫(yī)療行業(yè)得到了快速發(fā)展，緩解醫(yī)療資源不平衡問題、實(shí)現(xiàn)方便就醫(yī)、降低就醫(yī)成本、突破就醫(yī)空間限制、便捷醫(yī)療數(shù)據(jù)收集。在線醫(yī)療平臺(tái)商業(yè)模式分為醫(yī)患交互、患患交互、醫(yī)醫(yī)交互3種，并以醫(yī)患交互為主，其中包括“平安好醫(yī)生”“好大夫問答”“微醫(yī)”“在線問醫(yī)生”“醫(yī)脈通”等平臺(tái)。用戶可通過平臺(tái)實(shí)現(xiàn)掛號(hào)預(yù)約、在線咨詢、查詢檢測報(bào)告、查詢電子處方等功能，還可通過在線診療功能突破空間壁壘向醫(yī)生尋求建議。

然而機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)處理技術(shù)不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)的重要性引起更多研究者的關(guān)注，導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露會(huì)更大程度地誘發(fā)隱私危機(jī)。在線醫(yī)療的發(fā)展勢(shì)必導(dǎo)致如過敏信息、醫(yī)學(xué)影像、處方結(jié)果、家族病史等海量用戶醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)集中于在線醫(yī)療平臺(tái)端，調(diào)查顯示約45%的在線醫(yī)療平臺(tái)使用者表示出了對(duì)個(gè)人信息泄露的顧慮[1]，在線醫(yī)療平臺(tái)對(duì)用戶個(gè)人醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)保護(hù)面臨重大挑戰(zhàn)。2021年6月，國家衛(wèi)健委統(tǒng)計(jì)信息中心發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療健康信息安全管理規(guī)范（征求意見稿）》的函[2]，文件提出了在線醫(yī)療數(shù)據(jù)安全管理的總體框架，反映了國家政府機(jī)構(gòu)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息安全的重視情況，充分體現(xiàn)了在線醫(yī)療隱私保護(hù)的重要性，具有規(guī)范在線醫(yī)療平臺(tái)數(shù)據(jù)安全的社會(huì)影響。

因此，本文對(duì)在線醫(yī)療過程進(jìn)行建模，結(jié)合醫(yī)療實(shí)際過程中用戶有強(qiáng)意愿繼續(xù)使用在線醫(yī)療平臺(tái)、間斷性提供隱私的博弈特征，考慮信息的可推斷性導(dǎo)致的不同博弈階段間用戶隱私價(jià)值的變化，通過博弈分析以從隱私保護(hù)動(dòng)機(jī)層面探究如何調(diào)動(dòng)博弈雙方的積極性，并提出相應(yīng)切實(shí)可行的政策性建議。

（2）研究現(xiàn)狀

針對(duì)在線醫(yī)療隱私保護(hù)的研究工作主要聚焦于隱私保護(hù)法律法規(guī)、隱私保護(hù)動(dòng)機(jī)、隱私保護(hù)技術(shù)3個(gè)方向。

在隱私保護(hù)法律法規(guī)方向，趙蓉等[3]結(jié)合個(gè)人隱私定義和我國三級(jí)醫(yī)院機(jī)構(gòu)隱私保護(hù)現(xiàn)狀分析，針對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的醫(yī)療隱私信息保護(hù)問題，提出了結(jié)合目前現(xiàn)有技術(shù)的健康隱私信息保護(hù)體系和加強(qiáng)醫(yī)療行業(yè)規(guī)范及法律的政策建議。姜雯[4]通過對(duì)比分析中國、美國、加拿大的醫(yī)療健康信息相關(guān)法制發(fā)展和現(xiàn)狀，提出了制定符合我國國情的醫(yī)療健康信息規(guī)則體系的意見。

在隱私保護(hù)動(dòng)機(jī)方向，研究工作主要采用博弈論的方法，充分考慮多方主體利益以探究如何從動(dòng)機(jī)層面實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。王文韜等[5]基于動(dòng)態(tài)博弈視角出發(fā)，設(shè)定博弈參與方為電子健康網(wǎng)站和用戶，通過不完全信息博弈模型對(duì)隱私保護(hù)問題進(jìn)行分析，對(duì)電子健康網(wǎng)站建設(shè)優(yōu)化提出了相關(guān)建議。基于演化博弈視角出發(fā)的研究[6-7]構(gòu)建了博弈參與方為醫(yī)療服務(wù)提供方和用戶的模型，通過對(duì)演化穩(wěn)定策略分析和數(shù)值模擬仿真，得出了各因素與隱私數(shù)據(jù)保護(hù)演化穩(wěn)定策略的關(guān)系。緊接著，考慮政府監(jiān)管措施的三方演化博弈模型也被提出[8-9]，進(jìn)一步分析了在考慮政府監(jiān)管措施下，用戶醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)保護(hù)效果與各因素的關(guān)系。Kamalendu[10]回顧了面臨不同的醫(yī)療安全問題，用于解決區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中常見問題的博弈論模型。據(jù)調(diào)查顯示[1]，超過90%的用戶愿意繼續(xù)使用在線醫(yī)療平臺(tái)，超過80%的用戶愿意推薦平臺(tái)，反映了用戶對(duì)在線醫(yī)療平臺(tái)有強(qiáng)烈的重復(fù)使用意愿，且用戶在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療過程中往往是間斷性地提供隱私數(shù)據(jù)。因此，通過重復(fù)博弈視角來對(duì)在線醫(yī)療平臺(tái)、用戶進(jìn)行問題建模具有一定的探討意義。

在隱私保護(hù)技術(shù)方向，Liu等[11]提出了以患者為中心的考慮隱私保護(hù)的臨床決策支持系統(tǒng)，在實(shí)行隱私保護(hù)的同時(shí)協(xié)助臨床醫(yī)生診斷患者患有疾病的風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)在不泄露任何患者的醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)的同時(shí)存儲(chǔ)醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)并將隱私數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練樸素貝葉斯分類器。Shitole等[12]應(yīng)用同態(tài)加密技術(shù)實(shí)現(xiàn)醫(yī)療隱私敏感數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)和處理，在防止泄露患者臨床敏感數(shù)據(jù)的同時(shí)將其用于訓(xùn)練支持向量機(jī)分類器以提高診斷準(zhǔn)確率、縮短診斷時(shí)間。Wang等[13]設(shè)計(jì)了集成區(qū)塊鏈、群簽名和非對(duì)稱加密技術(shù)于一體的醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療機(jī)構(gòu)間可靠的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)，并從理論上證明了系統(tǒng)的安全性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了系統(tǒng)的實(shí)用性。Zheng等[14]針對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)提出了基于區(qū)塊鏈的可驗(yàn)證隱私保護(hù)數(shù)據(jù)分類協(xié)議，使得數(shù)據(jù)中心可在不涉及審計(jì)員的情況下檢查分類結(jié)果。

1 問題描述

1.1 模型假設(shè)

博弈參與方主要為在線醫(yī)療平臺(tái)個(gè)體和用戶個(gè)體，在線醫(yī)療過程主要是兩者通過博弈策略進(jìn)行交互的過程。本文考慮用戶有強(qiáng)意愿繼續(xù)使用在線醫(yī)療平臺(tái)、間斷性提供隱私的博弈特征，考慮不同博弈階段中信息可推斷性所帶來的增值，因此本博弈模型是建立在重復(fù)博弈相關(guān)理論基礎(chǔ)上的。

在重復(fù)博弈模型過程中，在線醫(yī)療平臺(tái)的可選博弈策略集合是“積極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”和“消極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”。在線醫(yī)療平臺(tái)選擇“積極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”表示平臺(tái)愿意承擔(dān)較大成本的隱私保護(hù)代價(jià)，以實(shí)現(xiàn)較小的個(gè)人醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)；選擇“消極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”表示平臺(tái)不愿承擔(dān)隱私保護(hù)成本，從而導(dǎo)致較大的個(gè)人醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。用戶個(gè)體的可選博弈策略集合是“同意共享隱私數(shù)據(jù)”和“拒絕共享隱私數(shù)據(jù)”，用戶選擇“同意共享隱私數(shù)據(jù)”意味著用戶醫(yī)療服務(wù)收益和個(gè)人隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)的提升；選擇“拒絕共享隱私數(shù)據(jù)”意味著用戶醫(yī)療服務(wù)收益和個(gè)人隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)的降低。

以下為模型的假設(shè)。

1) 博弈雙方均為理性主體，都會(huì)選擇使自身收益最大的博弈策略。

2) 每次博弈階段意味著在線醫(yī)療過程的開展。

3) 用戶為在線醫(yī)療過程的參與方，在線醫(yī)療平臺(tái)為提供醫(yī)患對(duì)接服務(wù)的第三方。

4)用戶收益由總服務(wù)收益和個(gè)人隱私泄露時(shí)的總損失組成。當(dāng)用戶選擇“同意共享隱私數(shù)據(jù)”時(shí)，可享有共享的本次隱私及本階段博弈發(fā)生前用戶共享的隱私所帶來的總服務(wù)收益，但需承擔(dān)發(fā)生個(gè)人隱私泄露時(shí)共享的本次隱私及本階段博弈發(fā)生前用戶共享的隱私帶來的總損失；當(dāng)用戶選擇“拒絕共享隱私數(shù)據(jù)”時(shí)，僅能享有本階段博弈發(fā)生前用戶共享的隱私所帶來的總服務(wù)收益，也僅需承擔(dān)發(fā)生個(gè)人隱私泄露時(shí)本階段博弈發(fā)生前用戶共享的隱私泄露帶來的總損失。

5) 在線醫(yī)療平臺(tái)收益由提供服務(wù)后得到的收益、平臺(tái)保護(hù)隱私付出的成本、個(gè)人隱私泄露時(shí)的總損失組成。在線醫(yī)療平臺(tái)提供服務(wù)后得到的收益由開展服務(wù)的固定報(bào)酬和為用戶帶來服務(wù)收益所額外獲得的提成組成，即與用戶選擇“同意共享隱私數(shù)據(jù)”“拒絕共享隱私數(shù)據(jù)”所導(dǎo)致的總服務(wù)收益成正比。平臺(tái)選擇“積極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”意味著承擔(dān)較高的隱私保護(hù)成本，選擇“消極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”意味著僅需承擔(dān)較低的隱私保護(hù)成本。個(gè)人隱私泄露時(shí)的平臺(tái)總損失與個(gè)人隱私泄露時(shí)的用戶總損失類似，與用戶選擇“接受共享隱私數(shù)據(jù)”或“拒絕共享隱私數(shù)據(jù)”有關(guān)。

1.2 模型參數(shù)

基于上述分析，匯總本文出現(xiàn)的參數(shù)及其含義，如表1所示。

表1 模型參數(shù)

1.3 收益分析

（1）本階段博弈發(fā)生前總服務(wù)收益

總服務(wù)收益（u）計(jì)算原理如圖1所示，u計(jì)算如下：

Figure 1 Calculation principle of total service income

（2）本階段博弈發(fā)生前總損失

在線醫(yī)療平臺(tái)總損失（u）計(jì)算原理與用戶總損失（p）計(jì)算原理分別如圖2、圖3所示。u的計(jì)算如下：

Figure 2 Calculation principle of total loss of online medical platform

p的計(jì)算如下：

Figure 3 Calculation principle of total user loss

當(dāng)在線醫(yī)療平臺(tái)選擇“積極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”，用戶選擇“同意共享隱私數(shù)據(jù)”時(shí)，博弈雙方收益如下。

在線醫(yī)療平臺(tái)的收益為

用戶的收益為

當(dāng)在線醫(yī)療平臺(tái)選擇“積極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”，用戶選擇“拒絕共享隱私數(shù)據(jù)”時(shí)，博弈雙方收益如下。

在線醫(yī)療平臺(tái)的收益為

用戶的收益為

當(dāng)在線醫(yī)療平臺(tái)選擇“消極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”，用戶選擇“同意共享隱私數(shù)據(jù)”時(shí)，博弈雙方收益如下。

在線醫(yī)療平臺(tái)的收益為

用戶的收益為

當(dāng)在線醫(yī)療平臺(tái)選擇“消極保護(hù)隱私數(shù)據(jù)”，用戶選擇“拒絕共享隱私數(shù)據(jù)”時(shí)，博弈雙方收益如下。

在線醫(yī)療平臺(tái)的收益為

用戶的收益為

基于上述對(duì)不同博弈策略下博弈雙方收益分析，匯總以博弈收益矩陣形式表述，具體博弈收益矩陣結(jié)果如圖4所示。

圖4 博弈收益矩陣

Figure 4 Game income matrix

2 模型構(gòu)建

由此得到在線醫(yī)療平臺(tái)和用戶的混合博弈策略納什均衡，如下：

3 模型分析

定理1證畢。

對(duì)式(21)求解，即

定理2證畢。

4 實(shí)驗(yàn)仿真

圖5 不同參數(shù)下在線醫(yī)療平臺(tái)策略選擇傾向的變化趨勢(shì)

Figure 5 Change trend of online medical platform strategy selection tendency under different parameters

圖6 情形一時(shí)，用戶策略選擇傾向的變化趨勢(shì)

Figure 6 The parameter is the change trend of the user's policy choice tendency in case one

圖7 情形二時(shí)，用戶策略選擇傾向的變化趨勢(shì)

Figure 7 The parameter is the change trend of the user's policychoice tendency in case two

5 結(jié)束語

基于以上結(jié)論，本文基于在線醫(yī)療平臺(tái)和用戶視角給出下列建議。

2) 用戶視角：由于對(duì)自身隱私數(shù)據(jù)泄露而出現(xiàn)損失的擔(dān)憂，用戶會(huì)隨著博弈的進(jìn)行而逐漸失去“同意共享隱私數(shù)據(jù)”的傾向，轉(zhuǎn)而選擇傾向于“拒絕共享隱私數(shù)據(jù)”。

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Online medical privacy protection strategy under information value-added mechanism

MING Shengzhi, ZHU Jianming, SUI Zhiyuan, ZHANG Xian

School of Information, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081, China

China’s economic level and people’s living standards have developed rapidly in recent years, and the medical level and medical technology have made breakthroughs continuously. With the promotion and deepening of “Internet Plus” to business model innovation in various fields, the development of “Internet Plus” medical has been rapidly developed. Due to the continuous development of data processing technologies such as machine learning and data mining, the risk of users’ personal medical data disclosure in the process of online medical treatment has also attracted the attention of researchers. Considering the deductibility of information, the discount mechanism was adopted to describe the change of user’s private information value in different stages of the game. Combined with the current research status in the field of online medical privacy protection motivation, how to mobilize the enthusiasm of both players from the level of privacy protection motivation was explored with game analysis. In view of the game characteristics of users’ strong willingness to continually use the online medical platform and intermittently provide privacy, the repeated game method was adopted to better describe the game process between users and the online medical platform. The tendency change law of the players on both sides of the game was obtained. Moreover, the Nash equilibrium of the game model was analyzed under different model parameters and the change trend of the game strategy of both sides with the progress of the game stage. When the parameters were met 2(p?n)≥p(n?p), the user started to choose from “agree to share private data” to “refuse to share private data”. The above conclusion was verified by simulation experiments. Based on the above conclusions, from the perspective of online medical platform and users, policy suggestions on how to realize privacy protection from the level of privacy protection motivation in the process of online medical treatment were given.

online medical, privacy protection, repeated game, information value-added, Nash equilibrium

TP393

A

10.11959/j.issn.2096?109x.2022072

2022?04?06；

2022?07?21

明盛智，cufe_meredith@163.com

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2017YFB1400700）

The National Key R&D Program of China (2017YFB1400700)

明盛智, 朱建明, 隋智源, 等. 信息增值機(jī)制下在線醫(yī)療隱私保護(hù)策略[J]. 網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報(bào), 2022, 8(6): 169-177.

MING S Z, ZHU J M, SUI Z Y, et al. Online medical privacy protection strategy under information value-added mechanism[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2022, 8(6): 169-177.

明盛智（1999? ），男，廣西桂林人，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士生，主要研究方向?yàn)椴┺恼摗㈦[私計(jì)算。

朱建明（1965? ），男，山西太原人，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)樾畔踩?、區(qū)塊鏈技術(shù)、隱私保護(hù)。

隋智源（1984? ），男，山東諸城人，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)講師，主要研究方向?yàn)閼?yīng)用密碼學(xué)、信息安全、隱私保護(hù)。

張嫻（1998? ），女，河南開封人，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士生，主要研究方向?yàn)椴┺恼?、“?shù)字貨幣”。