闾海荣，副研究员，清华大学信息国家实验室生物信息学研究部主任助理，中国心胸血管麻醉学会医疗与信息技术专业委员会委员，中国研究型医院学会医疗信息化分会智慧医疗专业委员会委员，中国医疗救援学会青年科学家委员会委员，研究方向：人工智能和大数据技术在医疗健康领域的应用，如医疗影像分析，人机交互，个人生命大数据等。

目录

第1章引论1

1.1数据的前世今生1

1.1.1朴素的记录时代1

1.1.2数字经济时代2

1.1.3数字孪生时代3

1.2共享是怎么发展的4

1.2.1共享——古老的美德4

1.2.2数据孤岛7

1.2.3共享经济8

1.3当数据成为生产要素10

1.4数据遇上共享，我们能做什么12

本章小结13

习题113

参考文献13

第2章数据共享的现状15

2.1政策因素15

2.1.1支持政策15

2.1.2约束政策17

2.2困难和挑战18

2.2.1数据权问题18

2.2.2隐私保护问题21

2.2.3价值流动闭环问题23

本章小结26

习题227

参考文献27

第3章区块链与数据共享技术29

3.1区块链背景介绍29

3.1.1区块链的概念29

3.1.2区块链的发展历程32

3.1.3区块链抽象模型34

3.1.4区块链分类39

3.2区块链的技术架构43

3.2.1数据层43

3.2.2网络层48

3.2.3共识层50

3.2.4激励层54

3.2.5合约层55

3.2.6应用层56

3.3区块链技术的拓展57

3.3.1应用拓展57

3.3.2性能拓展58

3.3.3跨链兼容62

3.4区块链的经典框架63

3.4.1以太坊63

3.4.2HyperledgerFabric66

3.4.3EOS73

3.4.4IOTA74

3.4.5Filecoin75

3.4.6BAFFLE78

3.5基于区块链的数据共享技术78

3.5.1区块链自身难适应数据共享场景79

3.5.2区块链实现数据共享安全性优化79

本章小结80

习题380

参考文献81

第4章隐私保护与数据共享技术83

4.1隐私保护简介83

4.1.1隐私概念和数据匿名84

4.1.2隐私衡量方法86

4.1.3隐私保护的关键技术88

4.1.4数据发布隐私保护89

4.1.5数据存储隐私保护90

4.1.6数据分析隐私保护93

4.1.7比特币和区块链的隐私保护94

4.2零知识证明100

4.2.1零知识证明的基本原理100

4.2.2交互式零知识证明102

4.2.3非交互式零知识证明103

4.3同态计算105

4.3.1同态加密的定义、安全性和简单实例105

4.3.2同态加密的主要类型106

4.4安全多方计算108

4.4.1安全多方计算的基本概念和数学模型108

4.4.2安全多方计算的应用场景与案例介绍110

4.4.3混淆电路110

4.4.4不经意传输112

4.4.5秘密共享113

4.5联邦学习114

4.5.1联邦学习概述115

4.5.2联邦学习的扩展和性能提升116

4.5.3联邦学习的应用119

4.5.4联邦学习中的隐私保护解决方案119

4.5.5基于差分隐私的隐私保护120

4.5.6基于安全多方计算的隐私保护121

4.6隐私保护的其他技术122

4.6.1基于属性加密122

4.6.2可搜索加密124

4.6.3代理重加密125

本章小结128

习题4129

参考文献129

第5章数据共享系统解析与实现133

5.1数据共享简介133

5.1.1数据及数据产品定义133

5.1.2传统数据共享模式134

5.1.3数据共享趋势与问题135

5.2可信数据共享135

5.2.1可信数据共享模式136

5.2.2数据共享技术实现方案136

5.3SOLAR数据共享平台设计139

5.3.1SOLAR平台的功能140

5.3.2SOLAR平台的架构141

5.3.3SOLAR平台的技术选型143

5.3.4SOLAR平台的远程调用145

5.3.5中心端功能设计146

5.3.6边缘端功能设计149

5.4数据共享应用系统开发151

5.4.1区块链智能管理模块152

5.4.2联邦学习模块159

5.4.3边缘计算模块165

5.4.4业务逻辑管理模块169

本章小结177

习题5177

参考文献177

第6章数据交易平台178

6.1交易平台发展现状178

6.1.1国际数据交易平台179

6.1.2政府主导的国内数据交易平台180

6.1.3企业主导的国内数据交易平台185

6.2数据交易平台的挑战188

6.2.1数据产品交易特点188

6.2.2交易平台设计的挑战189

6.3数据分类分级方法192

6.3.1分类原则192

6.3.2分类方法193

6.3.3分级原则194

6.3.4分级方法194

6.3.5数据资源共享和开放要求196

6.3.6动态分类分级197

6.3.7数据资产交易产品类型197

6.4数据定价策略及实例198

6.4.1数据定价策略198

6.4.2数据定价模型198

6.4.3数据价值指数200

6.4.4数据定价方法优化201

6.4.5数据定价实践案例202

6.5交易平台架构设计203

6.5.1设计思路203

6.5.2模式变革205

6.5.3功能架构207

6.5.4业务架构209

6.5.5技术架构210

6.5.6数据架构211

6.5.7安全架构212

6.6挑战的应对措施213

6.6.1确权及合规性挑战应对：基于数据公证的合规认证体系213

6.6.2安全性挑战应对：三流分离的业务模式213

6.6.3价值不确定性挑战应对：数据试验融合215

6.6.4安全监管挑战应对：子母订单审核机制216

6.6.5价值评估挑战应对：多维度辅助定价216

6.6.6隐私保护挑战应对：隐私计算与统一隐私计算217

6.6.7安全监管挑战应对：全流程链上存证监管218

本章小结219

习题6219

参考文献219

第7章医疗数据共享221

7.1医疗数据的特点与相关概念221

7.1.1医疗数据221

7.1.2通用数据模型223

7.1.3标准化术语集225

7.1.4队列227

7.1.5从数据到证据230

7.1.6证据与数据质量231

7.2医疗数据共享的现状及挑战232

7.2.1医院内部数据共享现状232

7.2.2多中心数据协同现状234

7.2.3医疗数据共享协作挑战234

7.3医疗数据共享平台的架构设计235

7.3.1业务架构235

7.3.2业务流程分析235

7.3.3数据流设计236

7.3.4智能化设计236

7.4医疗数据共享平台的技术支撑239

7.4.1动态数据架构应用239

7.4.2隐私安全计算应用240

7.4.3区块链技术应用241

7.4.4多中心灵活部署241

7.4.5全流程数据管理技术242

7.4.6激励机制应用243

本章小结243

习题7244

参考文献244

第8章知识与数据共建共享245

8.1科研范式变革245

8.2知识图谱联邦构建算法248

8.2.1知识图谱248

8.2.2联邦学习补充介绍249

8.2.3联邦联合抽取模型251

8.3知识共建共享平台258

8.3.1知识共建共享平台总体设计258

8.3.2知识图谱共建共享机制263

8.3.3区块链及隐私计算技术应用265

8.4数据共建共享系统265

本章小结267

习题8267

参考文献268

第9章其他行业应用案例269

9.1供应链应用269

9.1.1场景和需求269

9.1.2区块链多方协调270

9.2版权溯源与原创性保护应用272

9.2.1场景和需求272

9.2.2区块链迅捷存证273

9.3房屋租赁应用277

9.4云存储应用279

9.5区块链分布式共享应用279

本章小结280

习题9280

参考文献280

第10章展望282