医疗隐私应用场景下：数字水印技术的多功能应用与研究

摘 要：数字水印技术的应用为医疗信息安全在版权保护、身份验证 、内容认证和篡改定位与恢复等功能上提供了强有力的支持。为了推动多功能水印技术在医疗信息领域进一步的发展，首先对医疗信息中容易修改的电子病历和医疗影像进行深入分析；针对不同医疗隐私场景中存在的问题，根据数字水印技术的功能特性进行归纳分类；最后，论述不同的水印特性在医疗领域不同应用场景下的表现并进行展望，旨在为数字水印技术在医疗领域更好地应用提供参考。

关键词：信息安全；数字水印；医学图像；电子病历

中图分类号：TP391" " 文献标识码：A" 文章编号：1007 - 9734 （2024） 05 - 0058 - 07

DOI：10.19327/j.cnki.zuaxb.1007-9734.2024.05.008

0 引 言

随着医疗信息技术的快速发展和电子健康记录的广泛应用，大量敏感性数据在网络中被数字化存储和传输，这引起了人们对个人隐私安全的高度关注。当前，医疗信息安全所涉及的问题不仅限于个人隐私保护，还包括医学图像的版权保护、身份验证、内容认证、篡改定位与恢复等方面。医疗数据的泄露、篡改或丢失可能会对患者的隐私权和医疗决策造成严重影响，甚至危及患者的生命安全。在此背景下，以其隐蔽性和不可见性而闻名的数字水印技术，成为保护敏感医疗信息的理想解决方案。

在医疗行业中，患者的诊断信息通常会以电子病历（Electronic Medical Record，EMR）的形式进行存储。电子病历属于患者在医疗机构的私人档案，它包含了病人的基本信息、病史、重要的临床数据、诊断详情、体检报告、主治医生和药物使用情况等内容[1]。目前，EMR是医学领域最为主流的数字化个人信息存储方式之一，其主要目的是实现医疗信息的电子化存储和管理，并提高医疗服务的效率和质量。在整个医疗系统中，EMR扮演着十分重要的角色，患者电子病历的完整性和真实性直接关乎医生诊断的质量。对于医疗机构而言，EMR的完整性和可靠性可以帮助医院对某种疾病的病情发展进行预测；对于患者而言，它可以帮助医生选择最佳的治疗方案[2]。Dusserre教授指出，检测医学信息有效性的几项标准分别为相关性、准确性、真实性、可靠性、可获取性、全面性、可操作性等[3]。这些医学信息标准，对医疗诊断有着极其重要的约束和规范。

医学图像是医生对患者病情诊断的关键参考依据。医学影像技术主要包括X射线成像、计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）、超声成像、核医学成像等。在医疗诊断上，医学影像能够提供精准医疗临床决策支持，其涉及患者、医院、研究机构、算法开发人员、诊断设备供应商、行业等信息[4]。医疗图像数据占所有医疗健康数据的90%[5]，它是临床分析和医疗诊断的重要依据之一。医学图像可以分为感兴趣区域（Region of Interest，ROI）和非感兴趣区域（Region of Non-Interest，RONI）。在诊断过程中，医生主要针对医学图像的 ROI区域进行病理分析。而在RONI区域，则会使用数字水印技术将患者的EMR或医院标识等信息作为水印嵌入其中。这样做的目的是防止在公共网络上共享医学图像时，出现未经授权的复制、篡改和盗用等行为，以此确保医学图像的完整性和准确性。所以，保护医学图像的完整性和准确性不仅是保障医疗信息安全的关键措施，也是提高诊断和治疗质量的重要环节。

1 医疗安全概述

人工智能、远程医疗、大数据技术、医疗物联网（Internet of Medical Things，IoMT）正逐步融入医疗行业，推动医疗行业向信息化、数字化方向发展。医疗信息化不仅为患者带来了便利，而且也增加了患者隐私泄露的风险。例如电子病历、远程医疗服务、医疗影像（X射线，CT，MRI，超声影像等）、智能健康监测、个性化医疗（患者的基因组学、生物信息学等数据）、医疗大数据分析和智能药物管理等。这些高度信息化的医疗信息，往往伴随着信息安全泄露、篡改和盗取的发生。

在医疗物联网中，医疗设备与互联网之间的连接能够收集或生成医疗记录，处理这些数据并有效地存储，从而更好地管理医疗健康数据。然而，在 COVID-19大流行期间，许多医疗中心将患者的医疗记录存储在服务器上。尽管这种做法为医护人员提供了更好的参考，但也伴随着潜在的患者信息隐私风险，如数据篡改、身份欺诈、版权问题和隐私泄露等。

对医疗信息安全存在的隐患，主要从电子病历和医学图像两个方面的应用来阐述。具体来说，EMR和医学图像包含了大量敏感信息，这些敏感信息的泄露不管是对患者还是医院都存在极大的安全隐患。例如，在版权保护方面，一是共享在公共网络上的医学图像可能会遭遇未经授权的复制、分发、共享或出售。二是缺乏明确的版权声明，导致版权纠纷问题，严重的情况下可能会被告上法庭；在身份验证方面，患者的EMR需要主治医生的授权才可访问，未经授权的访问人员，可能导致敏感信息泄露。但一些不法分子会以不正当手段对医疗信息进行盗取，冒充合法用户访问和修改数据；在医疗信息内容认证方面，患者信息的完整性在传输和存储过程中可能被篡改或丢失，这将严重影响医生的诊断结果和治疗效果。同时，医疗信息内容的完整性对临床研究和公共卫生研究至关重要。这些数据有助于研究人员分析疾病趋势、评估治疗效果和开发新疗法。在不同医疗机构之间转诊时，完整的内容记录有助于患者信息的对接，确保持续和一致的护理；在篡改定位与恢复方面，医生在诊断过程中如未能发现被篡改的CT图像，从而对患者的病情提出不适宜的治疗方案，易造成医疗事故。这不仅危害了患者生命安全，还增加了医疗费用。篡改定位与恢复可以确保患者接受正确的病情治疗，为患者提供更好的医疗。

2 医疗安全场景下多功能水印技术的分类

在医疗安全场景下多功能水印算法按照不同功能种类划分，可分为多种类别，如图1所示。

多功能水印分类虽多，但实现这些功能的本质水印主要是鲁棒水印和脆弱水印的衍生。不同水印在数字图像中的应用是根据数字水印的功能、嵌入域、提取方式、可见性等角度进行选择。其中，嵌入域的位置是根据应用场景选取。对于盲水印和非盲水印是按照提取时是否需要原始载体图像划分。在医疗信息隐私加密中充分考虑了人类视觉系统（Human Visual System，HVS）的独特性，从而实现对医疗数据的隐式保护，并提供高效的数据加密手段。大部分情况下，我们通常在医疗图像或电子病历中嵌入不可见水印，目的是为了提高其安全性。同时，HVS对于图像的感知具有一定的局限性，比如对颜色和亮度的微小变化，以及特定频率范围内的信息不敏感。基于这些特性，通过数字水印技术，可以在医疗图像或电子病历中嵌入一些不可见的标识信息来保护患者隐私，从而在不影响医生对患者病情准确诊断的前提下，提高数据的安全性和可信度。

从版权保护角度来看，为了不影响医学图像完整性，我们通常采用鲁棒水印或零水印。鲁棒水印在该领域被广泛应用，它具有高强度抗攻击能力，即使遭受各种攻击以后，仍可以保持水印信息的完整性和可提取性。而零水印的特点在于，它不修改原始图像本身，并且拥有良好的鲁棒性和高保真性。我们根据载体图像的特征提取信息，将其加密后存储在独立的数据库或服务器中。在版权认证时，将其与提取到的图像的特征值进行匹配，而不是从图像中提取水印信息。因此，鲁棒水印和零水印都非常适用于医学图像版权保护。

从身份验证角度来看，水印类型通常需要具备高度的鲁棒性和安全性。为了提高鲁棒性，通常在图像变换域中使用一些算法。例如，奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）、离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）、离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）、离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）等，这些算法会使变换域系数发生较大变化，从而提升鲁棒性。在医疗信息的身份验证中，通常需要验证患者或医生的身份信息，例如指纹、患者身份证号或医院专属的医生工号等。为确保身份验证信息的完整性和安全性，我们常使用具有高强度抗攻击能力的鲁棒水印技术。

从内容认证角度来看，主要是通过嵌入半脆弱水印或脆弱水印对其内容进行认证。医疗信息的内容认证和完整性验证，直接关系患者的安全、医疗诊断的准确性以及医疗数据的完整性和可信度。脆弱水印是图像内容发生任何像素级微小修改，水印就会被破坏。其主要目的是确保图像的完整性，即一旦图像被修改，水印就会损坏或变得不可检测，从而指出图像内容被篡改过。

从篡改定位与恢复角度来看，所使用的水印为半脆弱或脆弱水印。该水印类型对图像内容变化非常敏感，经过修改变动以后就会被检测出来。该技术的实现，一般先将图像划分为若干块，在每个块中嵌入该类型的水印。在提取水印时，如果块的水印被破坏，则表明该块被篡改，可以定位到具体的篡改区域。为了恢复被篡改区域内容，在嵌入水印时会融合一些恢复技术，例如DCT系数计算、区块链技术、块截断编码等。这项技术有助于保护医疗图像的完整性和可靠性，同时为医疗纠纷和医疗决策提供科学依据。

3 多功能水印技术在医疗信息中的应用

数字水印在医疗信息上的应用，为现代医疗信息安全领域带来了革命性的变革。在医疗影像诊断、患者电子病历以及数据安全性保障等方面，数字水印技术发挥着至关重要的作用。具体来讲，多功能水印技术应用主要分为版权保护、身份验证、内容认证、篡改定位与恢复等。图2所示为水印嵌入医学图像的实现思路：将不同功能的水印嵌入载体图像。一般医学图像分为ROI区域和RONI区域，为了不影响医学图像质量，通常水印嵌入RONI区域。图3所示为提取含水印载体图像的实现思路，医生通过密钥提取水印和载体图像，通过检查水印来辨别医学图像的损失状况。

3.1" 版权保护

对于医疗机构信息的版权保护，需选取特定标识作为医疗机构认证版权的水印。在医疗图像或电子病历中嵌入特定的数字水印信息作为唯一标识，可以有效地保护这些数据的版权。由于医疗图像往往包含大量的敏感信息和医学专业知识，所以嵌入数字水印使得医疗信息在被非法复制或内容传播时，可以通过检测水印信息来证明自己的版权，以及追踪端点行为，并追究侵权者的法律责任。在医疗纠纷或法律诉讼时，医疗图像里的标识水印信息可以成为关键证据，有效解决医疗纠纷或医学成果版权问题。图4显示了水印在医疗版权保护中的应用。

Rishi等[6]提出了一种使用YCbCr色彩空间、整数小波变换（Integer Wavelet Transform，IWT）和离散余弦变换（DCT）的技术将水印嵌入彩色图像，使用基于Mersenne Twister随机数生成器的随机化过程来选择嵌入水印位的图像块。然后对嵌入的水印位，依次进行IWT变换和DCT变换，这种嵌入过程极大地提高了水印的鲁棒性和不可见性。同时，为了减小嵌入过程的计算复杂性，提出了一种人工神经网络的嵌入框架，从而实现快速响应。该实验验证其鲁棒性和不可见性，对水印图像进行了常见的信号处理攻击，结果显示鲁棒性良好，并对多组不同图像进行了相似性验证，其结果显示不可见性良好。所以，该方法在不影响图像质量的前提下，展示了对各种图像处理攻击的高度鲁棒性和不可感知性，非常适用于版权保护。

Shen等[7]提出了一种基于QZ算法的医疗和非医疗图像盲水印方案，QZ算法可以产生两个上拟三角矩阵和两个酉矩阵[8][9]。该方案的嵌入过程是对彩色宿主图像使用离散小波变换—奇异值分解（DWT-SVD）来获取宿主图像的奇异矩阵，这一举措可以显著提升水印的鲁棒性[10]。与传统的加性融合嵌入方法相比，该方案使用 QZ 算法将水印图像和宿主图像作为两个输入，以实现水印的嵌入，而非直接将水印添加到宿主图像中。通过在医学和非医学图像上进行多种常见攻击测试（如噪声、压缩、滤波等），实验结果表明鲁棒性良好、方案可行性高，并且无伪造攻击和无误报。所以，QZ算法盲水印方案具有良好的不可察觉性和鲁棒性。此外，该应用方案也可以自动扩展到音频的版权保护以及视频的版权保护。

对文献[6][7]对比分析，如表1所示。

多功能水印技术在医学图像的版权保护应用需满足其鲁棒性高的特点。为了增强图像的鲁棒性，在嵌入时，会使用较为复杂的融合方式和一些水印优化参数算法来提高图像的抗攻击能力。医学图像是诊断和治疗的重要依据之一，它是由专业人士或医疗机构通过复杂和昂贵的设备生成的，具有较高的知识产权价值。鲁棒水印以良好的抵抗几何攻击能力，有效地保护了医疗信息版权，防止未经授权的复制和传播，避免一些不必要的医疗纠纷事件。

3.2" 身份验证

对于医疗信息的身份验证可以将医护人员或患者的身份信息，如姓名、指纹等唯一标识符作为水印信息验证，以确保只有授权的人员才能访问和修改相关信息。有了嵌入的水印标识符，使得伪造或篡改医疗信息变得更加困难。通过检测数字水印的存在和内容，医疗机构可以验证医疗信息的真实性和完整性，防止身份冒用或数据篡改。图5显示了水印在医学图像身份验证中的应用。这一方法解决了医学图像在医疗机构传播使用上的权限问题，保证医学图像的完整性和真实性。

史骏鹏等[11]提出一种基于QR分解的指纹图像脆弱水印算法，并将其与指纹特征匹配相结合构建了一个身份验证系统。该系统先将指纹图像用Arnold 变换和Logistic 映射对指纹水印进行双重置乱加密处理。然后，利用非下采样Contourlet变换对载体图像进行处理，并在低频分量上应用 QR 分解来构建上三角矩阵，再将加密后的指纹水印嵌入这个矩阵的首行元素中。通过将提取出的指纹水印特征与现场采集或数据库中存储的指纹特征进行匹配，实现用户身份的验证。经实验测试，该方案具有很好的不可见性和脆弱特性，适合应用到医学领域的医学图像或电子病历EMR上，将医生或患者指纹嵌入医学图像或EMR中。当访问患者的医疗信息时，只有指纹验证成功才可访问。该算法为患者隐私提供了更为安全的保护机制。

Vaidya等[12]提出一种基于指纹的鲁棒医学图像水印技术，利用混合变换（lifting wavelet transform，LWT 和 discrete wavelet transform，DWT）来嵌入和提取水印，以保护医学图像的完整性和患者隐私。该方法通过在医学图像中嵌入患者指纹作为水印，来验证图像的真实性和可靠性。该方案嵌入过程为先将医学图像进行一级LWT变换，得到近似系数（CA）。然后，对CA进行一级DWT变换，得到（LL、LH、HL、HH）系数。将指纹水印FPW与LL系数结合，通过α和β进行加权，对加权后的LL系数进行逆DWT变换，得到LL1'。将LL1'与CH、CV、CD结合，进行逆LWT变换，形成不可见水印医学图像。为了增强安全性，对嵌入水印后的医学图像应用Arnold变换，生成扰动后的水印医学图像。对含水印图像进行各种攻击（如椒盐噪声、高斯噪声、锐化、缩放、JPEG压缩等），并评估提取出的水印质量。结果分析表明，所提出的指纹水印方案在不同攻击下的鲁棒性和身份验证方面取得了良好的效果。

对文献[11][12]对比分析，如表2所示。

在身份验证方面，主要是通过一些具有唯一性的特征信息作为水印。这样做的目的是，水印可以验证数字内容的来源和所有权，确保内容的真实性和完整性；另一方面，水印与其他认证因子（如密码、生物特征）结合使用，可以提供更加可靠的多因子身份认证机制。上述方案，通过指纹信息进行身份验证，在其他的方案中也可使用医生或患者的身份证号作为验证标识。

3.3" 内容认证

为了保证医生对患者诊疗的科学性和准确性，使用多功能水印技术对医学图像进行认证。在医疗领域，医学图像的完整性和准确性是医生提高诊断准确性、优化治疗方案、保障患者安全的关键所在，也是推动医疗服务质量提升的重要支撑。图6显示了水印在医学图像内容认证中的应用。对医疗信息的认证可以有效解决医疗内容不完整性和准确性的痛点问题。

Swaraja等[13]提出了一种优化的双盲医学图像水印框架，用于在安全远程医疗中进行篡改定位和内容认证。该框架通过将双重水印嵌入医学图像的非感兴趣区域（RONI）块中，以提高图像的安全性和完整性。通过嵌入的双重水印，来验证医学图像内容的真实性和确保图像在传输和存储过程中未被篡改。使用粒子群细菌觅食优化算法（PSBFO）来选择最优的阈值，以便在不可见性和鲁棒性之间取得折中。然后，通过使用无损压缩算法（Lempel-Ziv-Welch，LZW）压缩双重水印，在增加嵌入水印的有效载荷容量的同时，也保持了较高的图像质量和较强的水印鲁棒性。即使在图像受到篡改的情况下，该框架也能够无损地恢复原始的ROI，确保诊断的准确性。与其他相关算法相比，该方案在PSNR和NC评估值上展现出更好的性能。所以，该方案在确保医学图像安全性、完整性和诊断准确性方面具有显著的优势。

Lei等[14]提出了一种基于人工蜂群算法（ABC）与整数离散小波变换（Integer Discrete Wavelet Transform，IDWT）技术相结合的多用途水印方案，旨在实现数字图像的版权保护和内容认证。该方法在载体图像IDWT分解后的低频系数执行SVD，来增强水印的鲁棒性和不可见性，应用于版权保护。在IDWT的高频系数中嵌入水印进行内容认证，提高对图像篡改的敏感性。在嵌入水印之前，采用混沌映射对水印位置进行混淆，提高了算法的安全性。最后使用人工蜂群算法（ABC）优化参数选择，在水印的鲁棒性、不可见性和容量之间实现良好的平衡。实验结果表明，该算法在版权保护和内容认证方面取得良好的性能。将这种双重水印算法应用在医疗领域能够为医学图像内容的保护和认证提供启示和指导。

对文献[13][14]对比分析，如表3所示。

在内容认证方面，医学图像内容的真实性和完整性是医生做出诊断决策的重要依据。上述文献表明，将元启发式算法应用于水印技术中，能够显著提高其鲁棒性和不可见性。这种算法为未来医疗领域水印技术的应用提供了新的思路和方案。

3.4" 篡改定位与恢复

医学图像的篡改定位与恢复不仅保证了诊断的准确性，而且提升了医疗服务质量。在诊断前，对病人的CT图像、MRI图像进行篡改检测，这样能够极大地提高医疗诊断效率。若发现医学图像被篡改过，可对其定位进行恢复操作。这样做的目的是避免因医学图像被篡改而导致的误诊，以及为医疗事故的调查提供客观、可靠的证据。图7显示了水印在医学图像篡改定位与恢复中的应用。将载体图像划分为多个子块，每个子块都嵌入脆弱水印，当图像发生微小变化，水印就会遭受破坏。提取时，通过比较每个子块水印的变化，来判断图像篡改情况。该方法有效解决了医学图像被不法分子篡改信息的问题。

Zhang等[15]提出了一种基于区块标记（Block Coordinate Labelling，BCL）和自适应意义（Block Adaptive Significances，BAS）的图像篡改区域定位和恢复的水印方案。在所提出的方案中，水印由认证和恢复信息两部分组成，将水印嵌入载体图像的空间域中，以保证被篡改区域定位和恢复的有效性。首先，将载体图像分成块，认证信息标记并记录每个块的坐标。然后使用块中像素的平均值和标准偏差生成恢复信息。使用BPSM对恢复数据进行编码，提高数据恢复率。根据提取的认证数据和BPSM，确定篡改区域的坐标。一旦确定了篡改区域，就使用BPSM找到存储恢复数据的块。该实验还提出了BBL和PBL双重篡改检测机制，以达到检测速度和准确性的平衡。由于该方案的鲁棒性、准确率、召回率良好，所以在医学图像中使用该方法，即使在图像遭受篡改的情况下，也能够恢复出高质量的原始图像。

Shehab等[16]提出一种基于脆弱水印的医学图像的自恢复方案。该方案的目的是图像篡改的检测和定位，以及在篡改发生后对原始图像的恢复。具体实验方法为，将宿主图像进行奇异值（SVD）分解，并嵌入最低有效位中，从而检测原始图像的篡改区域。然后，利用Arnold变换确定自恢复位的插入位置，计算每个2×2子块的前5个最高有效位（MSB）的平均值，作为自恢复信息。将块认证位和自恢复位结合，并通过一个密钥生成完整的水印信息。通过比较提取的块认证位和重新计算的块认证位，确定哪些块被篡改。未篡改的块将具有相同的认证位，而被篡改的块则不同。利用提取的自恢复位和邻近块的信息来恢复被篡改的区域。同时还进行了各种攻击实验测试，结果显示篡改定位准确性和自恢复图像的完整性良好。该算法为医学图像的篡改与恢复提供了一种高效且可靠的解决方案，极大地提升了医疗诊断与治疗的准确性和安全性。

对文献[15][16]对比分析，如表4所示。

在篡改定位与恢复方面，所用水印类型为高敏感的脆弱水印。这类水印在医学图像的完整性和真实性中扮演着至关重要的角色。一是可以避免因医学图像篡改而导致的误诊，二是可以减少因医学图像问题而引发的医疗纠纷。上述所提算法为解决医学图像的篡改检测与恢复问题，开创了一种创新性方案。它不仅提高了医疗诊断的准确性，而且为医疗行业的数字化、智能化发展奠定了坚实的基础。

4 结 语

在医疗信息安全领域，数字水印技术在医学领域的应用还有很大发展空间。比如远程医疗、远程诊断、远程咨询、远程心脏病学、远程放射学等场景都需要确保数据的完整性和可靠性。数字水印技术虽一直处于研究热点，但在医疗图像应用方面还存在一些问题，在不可见性、鲁棒性和容量三者之间如何取得平衡还有待研究。对于医疗场景功能还可进一步拓展数据溯源，操作跟踪等。未来可以将人工智能与深度学习技术融合到这一领域，以优化水印技术的各项指标，实现最佳性能。

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责任编校：陈 强，裴媛慧

Multifunctional Application and Research of Digital Watermarking Technology in Medical Privacy Scenarios

WANG Ruilong， LIU Li， WANG Haiyan

（School of Computer Science， Zhengzhou University of Aeronautics， Zhengzhou 450046， China）

Abstract：The application of digital watermarking technology provides strong support for medical information security in functions such as copyright protection，identity verification，content authentication，and tamper localization and recovery.However，the application scenarios of digital watermarking technology in the medical field still faces multifunctional challenges.To promote the further development of multifunctional watermarking technology in the medical information field，it is firstly necessary to conduct an in-depth analysis of electronic medical records and medical images，which are easily modified in medical information.Based on the issues present in different medical privacy scenarios，the functional characteristics of digital watermarking technology should be summarized and classified.Finally，the performance and prospects of different watermark characteristics in various application scenarios within the medical field are discussed，aiming to provide a reference for better application of digital watermarking technology in the medical domain.

Key words：information security; digital watermarking; medical images; electronic medical records

收稿日期：2024-07-20

基金项目：国家自然科学基金项目（62302463）；郑州航院研究生教育创新计划基金项目（2024CX76）

作者简介：王睿龙，硕士，研究方向为医学影像处理、图像处理、数字水印。

*通讯作者：刘 丽，博士，教授，研究方向为密码学、多媒体信息安全。