面向隐私关键与时间敏感环境的区块链驱动泛在医疗边缘智能
密码学与安全
2026-01-09 v1 机器学习
摘要
边缘智能（EI）通过在边缘提供 AI 赋能的计算和分布式缓存服务，最小化延迟并增强数据隐私，从而成为隐私保护系统的关键使能器。区块链技术的集成通过去中心化网络模型确保了交易透明性、可审计性和系统级可靠性，进一步增强了 EI 框架。然而，此类系统的运行架构引入了固有漏洞，特别是在服务提供期间边缘网关（EG）之间的大量数据交互以及信息存储的分布式特性。为了应对这些挑战，我们提出了一种自主计算模型及其专为隐私关键和时间敏感医疗应用定制的交互拓扑。该系统支持连续监测、实时警报通知、疾病检测以及稳健的数据处理与聚合。它还包含一个数据交易处理器和确保 EG 隐私的机制。此外，提出了一种资源高效的一维卷积神经网络（1D-CNN）用于心律失常的多分类，实现了对受限 EG 的准确实时分析。此外，还定义了一种安全访问方案，以管理链下和链上的数据共享与存储。为了验证所提出的模型，进行了全面的安全性、性能和成本分析，证明了细粒度访问控制方案的高效性和可靠性。
引用
@article{arxiv.2506.02038,
title = {Blockchain Powered Edge Intelligence for U-Healthcare in Privacy Critical and Time Sensitive Environment},
author = {Anum Nawaz and Hafiz Humza Mahmood Ramzan and Xianjia Yu and Zhuo Zou and Tomi Westerlund},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02038},
year = {2026}
}