云环境中的基因数据安全共享与精准医疗测试方案

“PPMT: Privacy-Preserving Genomic Data Sharing with Personalized Medicine Testing in Cloud Computing” 本文主要探讨了在云环境中如何实现基因数据的安全共享，同时支持精准医疗测试，作者包括岳玮、黄勤龙和杨义先，来自北京邮电大学网络空间安全学院。随着生物信息学和基因测序技术的快速发展，基因数据在精准医学领域的重要性日益凸显。云计算作为一种高效且成本低廉的计算和存储方式，能有效处理大量基因组数据。 为了保护基因数据的隐私并确保云平台的安全性，文章提出了一种名为PPMT（Privacy-Preserving Genomic Data Sharing with Personalized Medicine Testing）的方案。该方案基于密钥策略的属性加密算法（KP-ABE，Key-Policy Attribute-Based Encryption），实现了对基因数据的细粒度访问控制。通过这种方式，只有拥有特定权限的用户才能解密和访问与其医疗需求相关的基因信息。 此外，PPMT还结合了等值测试算法，允许在密文状态下进行单核苷酸多态性（SNP，Single Nucleotide Polymorphism）匹配。SNP是基因变异的主要形式，对于识别个体遗传特征和疾病风险具有重要意义。通过这种方式，PPMT方案能在保护个人隐私的同时，支持个性化的精准医疗测试。 文章对千人组基因数据集进行了广泛实验，结果显示，PPMT方案相比于现有方法能够显著减少计算和通信开销，具有较高的实用价值。这表明PPMT在实际应用中既能保护个人基因隐私，又能满足精准医疗的需求，有助于推动基因数据在云环境下的安全共享和利用。 关键词涉及的领域包括基因隐私保护、访问控制策略、属性基加密算法的应用、等值测试算法以及精准医疗测试技术。文章的分类号为TP309.7，反映了其在计算机科学和信息安全领域的专业定位。 这篇首发论文提出了一种创新的基因数据安全共享方案，结合了先进的加密技术和隐私保护策略，为云环境中的精准医疗测试提供了安全保障。这一工作对于生物信息学、云计算和医疗健康信息系统的交叉研究具有重要的理论和实践意义。