胡继圆，于 瓅

(安徽理工大学 计算机科学与工程学院，安徽 淮南 232001)

1 概述

2008年11月1日，中本聪等人发表了《比特币：一种点对点的电子现金系统》一文，标志着区块链的诞生．区块链技术是一种互联网数据库技术，其内容主要有分布式数据存储、点对点传输、共识机制及加密算法等．在数据量激增的时代，人们处理数据不仅要考虑对数据的操作，也要看重其安全和保密情况．基于比特币的底层技术，区块链以其数据不可篡改、公开透明、可溯源和去中心化等特点迅速发展起来并投入市场运用，为数据的安全提供了保障．区块链由许多区块构成，每个区块包括块头和块体两部分，其链式结构如图1所示．

图1 区块链结构

图1表示区块头中主要存储当前区块的哈希值及时间戳等信息，区块体中主要存储一些记录，每个记录包括主体描述、记录发生时间和数据价码等信息．如今人们参与数据管理的机会增多，数据本身的可复制性和可传递性常导致数据泄露，由此引发数据确权难、数据贬值等问题，将区块链技术与数据处理结合起来，可使这类问题得到一定的解决[1]．区块链技术应用在数据处理中，提高效率的同时也有效保护数据安全，而它的不足之处在于目前区块链参与数据处理时并非贯穿整个过程，并且就数据处理本身而言仍存在数据攻击、衔接不合理等问题[2]．为解决上述问题，本文对当前区块链技术的数据处理机制进行了修改和完善，使完善后的机制贯穿于数据处理的全过程，提高了数据的安全性．将改进后的机制运用在医疗领域，可解决目前医疗行业面临的数据安全问题．

2 基于区块链技术的数据处理机制

2.1 目前数据处理流程

目前存储数据时一般采用分布式存储，系统访问数据较易，对数据处理时常采用安全与可解释人工智能技术．基于这一技术，区块链进行处理数据的流程为：数据请求方向系统发出请求消息，系统根据数据供应方上传并保存在区块链中的数据，将密钥在数据供应方和需求方之间传输，通过对哈希值检测以及交易中签名的验证将数据传递给接收方，传递完成后将系统内部临时存储的数据销毁并释放空间[3]．其流程如图2所示.

图2 原始数据处理流程

从图2中可以看出原始的数据处理过程只涵盖从数据请求方向系统发送请求时数据供应方按要求提供数据这一阶段，并且安全与可解释人工智能技术对操作人员、环境配置等方面要求比较高，其自身也尚处于“弱人工智能”状态，对样本小的数据集并不适用．

2.2 改进后的数据处理机制

2.2.1 改进后的数据处理流程

为解决上述问题，现对目前的数据处理流程进行改进，核心是在数据处理过程中使用智能合约和时间戳技术．智能合约为系统提供了可计算性，与传统合约相比它更高效，无需第三方仲裁；时间戳是使用数字签名产生的数据，它可以验证数据是否发生过更改，保障数据的安全[4]．交易开始时系统发布数字化合同，区块链内部以共同的合约规则进行交易，以时间戳作为电子凭证进行交易数据的验证，直至过程结束并释放缓存区内容．完善后的流程不仅涵盖了数据处理的全过程，还包括对数据处理方式和每次对多少数据进行操作等方面的规划．改进后区块链进行数据处理的机理如图3所示．

图3 改进后数据处理的机理

由图3看出针对未改进前机制存在的数据壁垒、信息失真等问题，利用区块链特性可使其得到一定的解决，由改进后的数据处理机理设计出基于区块链的数据处理路径如图4所示．

图4 改进后数据处理路径

图4表明区块链技术结合目前的数据处理平台可对数据处理过程进行优化，其中智能合约、共识机制等技术可解决数据处理过程中面临的大量问题，且改进后的数据处理机制在不同阶段进行的操作方式和不同场景下的应对方案都有所规划．利用区块链技术优化处理过程，使得系统在数据丢失时产生预警以防后续步骤出错，对区块链中的恶意节点进行一定的惩罚或隔离，逐步完善数据处理体系．

2.2.2 数据处理机制设计原则及改进

数据处理机制关乎系统的合理性和运行效率，设计数据处理机制时使用恰当的技术可方便技术人员对数据进行操作，提高效率的同时也能减少系统维护成本．数据传递时采用非对称加密技术，基于这种技术，设计数据处理机制的原则时需要考虑的条件有：①数据之间的联系方式.如线性、几何，或按照数据间的关联分为一对一、一对多等；②数据的安全性.根据具体的场景和要求选择具有不同功能的哈希函数和算法，再选择数据适配的处理方式以保障数据的安全可靠；③限定一个合适的阈值．阈值的设定要考虑到整体效率、安全性和操作性，应针对不同的情境来设定．图5展示了数据处理机制的设计原则．

图5 数据处理设计原则

图5表明设计数据处理的原则时，不仅要满足上述基本条件，衍生出的额外条件也要考虑在内，如系统的扩展性.由于数据传递后要对传递的信息进行验证，这会增加系统工作时间，对系统存储性能是一个考验，数据之间的关联度一定程度上影响了系统的扩展性，而良好的扩展性可保证数据验证时其他操作不会受到干扰，因此系统的扩展性是一个重要条件．数据隐秘性能否得到保障关乎着系统的稳定性，用户在发送数据时，应尽量保障匿名化操作，提高数据的安全性，以防泄漏用户的隐私数据．同一时间内系统处理数据过于频繁，不仅会降低效率，也会给系统带来巨大开销．数据传递的效率高低决定着系统性能的好坏．因此，系统工作时在保证数据衔接的情况下应尽量减少数据互通，防止花费过多，并且建立区块链时尽可能多地使用公有链也可减少系统开销[5]．

3 改进机制在医疗系统中的应用

基于区块链的数据处理技术在银行、金融和路况等领域都有着广泛的应用，这里将建立的系统架构应用在医疗行业中，解决其目前面临的问题，分析架构的效果和功能．

3.1 医疗系统数据处理机制及架构设计

就医在人们的日常生活中占了很大一部分的比重，随着网络数字化的发展，患者病历、治疗过程、治疗效果及治疗方案等信息都是医疗行业中有价值的数据．目前医疗行业面临的问题主要是病例数据量过多，中大型医院的数据处理效率往往较低，且泄露病人隐私信息导致的医疗事故层出不穷，因此在进行数据处理时保障医疗数据安全并提高数据的处理效率有利于促进医疗行业的快速进步[6]．将改进的数据处理机制应用在医疗领域，其数据处理流程如图6所示．

图6 医疗数据处理流程

当获取病人输入数据时，系统使用智能合约建立交易规则，并为系统提供一个绑定时间戳，再输入数据时，每个时间戳都把前一个绑定时间戳归入其自身的哈希值中，依次进行下去，形成一条完整的区块链[7]．系统存储数据后结合具体情境提取医疗领域中数据间对应关系，根据需要将收集而来的信息记录到区块链上，可有效防止源信息被篡改．分析数据后可大致确定哪些医院对哪种病症的治疗效果好，对于相似病症应该采用什么样的治疗方法等信息，继而将信息公布，便于病人选择．通过以上步骤生成的结构关系如图7所示．

图7 医疗系统数据处理结构

医院中涉及到的数据关系包括：每位医生可以救治多个病人，一位病人只有一份病例，一所医院可以有多位医生等，把这些关系按照实际需要进行划分，按照信息的重要性先将一部分数据记录在区块链上，再将剩余信息存储在医疗组织的服务器中，实行链上链下对数据分开管理．系统中的数据进行传递时，使用同态加密和智能合约技术对数据进行保密，之后跟踪数据的去向，防止其泄露和被盗用．数据传递完成后系统将其内部临时存储的数据销毁，释放存储空间．在整个过程中区块链对系统中的数据进行审查、跟踪和验证，记录恶意节点并给予惩罚，保护了医疗数据的隐私性和匿名性．

3.2 功能评价

基于区块链的数据处理机制包括了从病人输入病例信息到选择医院再到数据销毁全过程，这有效保障了数据的安全性及完整性．针对医疗数据在使用时需要保障数据来源可靠和稳定的问题，因为区块链本身具有不可篡改特性，可以有效防止数据被恶意破坏，其分布式工作方式使得当某个节点出错时，整体的工作进程不会受到影响；针对医疗系统数据量庞大导致处理速度缓慢的问题，对数据进行集中处理可提高系统的效率和延展性．数据输入后，系统接收有关病人、医院、医生等数据，利用智能合约和时间戳技术有效保障了信息的规范性和可验证性，公私钥对加密解密的方法相比于之前的数据处理方式极大保障了医疗数据的安全．对于数据处理的开销问题，数据上链时一般采用的都是公有链，使用到的私有链、联盟链很少，并且需要对数据维护的情况也比较少，分析医疗关系时只需验证关系是否成立，因此在一定程度上节约了开销，故基于区块链技术的数据处理机制在医疗领域得到了很好的应用．

4 结语

本文对现有基于区块链技术的数据处理机制进行了改进和完善，保证了数据的可靠和严密，在数据存储过程中提高了数据的安全性和不可篡改特性，在数据传递和分发过程中，该机制在保障数据隐私性的前提下，实现了数据在用户间共享．基于区块链的数据处理技术除了与金融、银行、电网等领域有互联贯通的地方，将其应用在医疗领域，也有着较好的反馈．但其目前还存在一些不足，如区块链的“不可能三角”问题导致数据处理速度和效率较慢，采用链上和链下数据分开管理的方式虽在一定程度上提高了数据处理的速度，但渐渐不能满足人们对效率和响应时间的要求[8]．虽然当前区块链技术还有需要改进的地方，但按照其发展趋势，可以预见到未来它将会与更多的行业交叉融合，共同构建和谐高效的信任社会．