综述：数字健康隐私保护中的博弈论方法综述

　　本综述系统梳理了博弈论在数字健康隐私安全领域的应用进展，首次基于博弈模型类型（Stackelberg/Strategic/Evolutionary games）对现有研究进行归类，揭示了博弈论通过动态防御、威慑态势和策略互动分析在解决医疗数据安全挑战中的独特优势，为构建兼顾隐私保护与数据效用的数字健康系统提供了理论框架。

　　

引言

数字健康通过数字技术提升健康成果、医疗服务和健康研究，涵盖远程医疗、移动健康（mHealth）、健康信息学、可穿戴设备和个性化医疗等领域。其发展得益于智能手机普及、健康应用程序进步和电子健康档案（EHR）的广泛应用，这些技术提高了医疗效率、患者参与度和健康数据管理能力。然而，数据数字化、互联性和规模扩大也带来了独特的隐私和安全挑战，包括网络攻击、弱加密、互操作性风险以及患者同意和数据所有权等伦理问题。

博弈论基础

博弈论是研究理性决策者之间复杂互动的数学领域，每个决策者独立寻求最大化自身利益，而利益受他人决策影响。假设所有参与者理性且追求效用最大化，博弈论模型包括战略式博弈、扩展式博弈、合作博弈和非合作博弈等。在数字健康隐私安全应用中，常见模型包括Stackelberg博弈、战略式博弈和演化博弈，分别适用于顺序领导、同时决策和长期行为适应等场景。

数字健康隐私安全的博弈论方法

信息隐私（数据隐私）是数字世界中的多学科事实，涉及保护存储在计算机系统中的个人数据，如医疗记录、商业和财务信息。人类行为显著影响在线互动和隐私决策。现有研究提出多种博弈论方法解决数字健康隐私安全问题：

Stackelberg博弈模型常用于平衡隐私-效用权衡，适用于防御者主动行动的场景（如数据所有者在共享前设置匿名化级别）。例如，防御者（医疗提供者或患者）和潜在攻击者被建模为游戏中的玩家，各自优化策略。Stackelberg博弈通过预测和威慑对手行动，提供设计防御的战略框架，主动通过激励结构阻止攻击。

战略式博弈解决同时决策中的利益冲突，例如医院和患者之间协商数据访问与隐私的权衡。该模型适用于并发利益相关者冲突的场景，通过纳什均衡等概念分析稳定策略。

演化博弈模型独特地捕捉信任动态和行为变化，适用于响应监管和技术变化的长期行为适应。该模型通过复制动态和演化稳定策略分析行为演化，适用于数字健康中的行为调整和信任建立。

讨论

采用博弈论模型在实际应用中面临障碍、伦理影响和限制。障碍包括模型复杂性、理性假设和完全信息要求，这些可能在异构和受监管的数字健康环境中增加集成难度。伦理影响涉及患者数据隐私和同意，以及模型可能带来的不公平结果。限制包括模型验证的困难和对实际应用环境的适应性挑战。

结论与未来工作

利用数字健康优势需要研究并解决其障碍和挑战，其中关键挑战是维护个人隐私和数字健康交换中的信息安全。现有研究提出多种方法，包括使用博弈论建模与数字健康相关的组件和个人行为。未来工作应关注模型的实际集成、伦理考虑以及结合传统技术防御（如入侵检测系统（IDS）、多因素认证（MFA）和区块链）的混合方法，以提供更强大、响应迅速和透明的数字健康网络安全防御机制。