醫療保健資料加密

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要點：

❌ 具有隨機 IV 的 AES-GCM → 無法搜尋
✅ 可搜尋的雜湊索引→精確搜尋（精確匹配）
✅ 標記化+哈希→部分匹配

1. 挑戰：加密與可搜尋性

1.1 問題

醫療保健應用程式需要存儲 PII（個人識別資訊）:

身分證/CCCD（國民身分證）
電話號碼
全名
地址

這是群組敏感訊息 PHI（受保護的健康資訊） 根據 HIPAA 標準。

衝突的要求：

🔒 安全性：資料必須靜態加密（HIPAA、GDPR 合規性）
🔍 可用性：用戶需要搜尋「Nguyen Van A」、「Tran」等。

1.2 為什麼標準加密不起作用？

// AES-256-GCM với random IV
encrypt("Nguyễn Văn A") → "xK9L2m..."  // Lần 1
encrypt("Nguyễn Văn A") → "pQ3N7r..."  // Lần 2 - KHÁC!
// SQL query không hoạt động
WHERE encrypted_name = encrypt("Nguyễn Văn A")  // ❌ Fail!

隨機IV = 高安全性但是 無法搜尋。每次編碼相同的值都會給出不同的結果，保證了語意安全，但不能直接比較。

2. 多層安全架構

醫療保健系統需要在多個層面上保護資料：

圖層	科技	目的
客戶端層	TLS 1.3 (HTTPS)	傳輸過程中加密
應用層	AES-256-GCM、JPA 轉換器	字段級加密
資料庫層	pgcrypto、RLS	行級安全性
儲存層	TDE、盧克斯	全碟加密

3.方案一：可搜尋哈希索引

3.1 思路

加密使用 AES-256-GCM 的資料（透過隨機 IV 進行安全保護）
創建 確定性哈希 用於搜尋（HMAC-SHA256）
保存兩者：加密值+搜尋哈希

3.2 資料庫架構

CREATE TABLE patients (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    patient_code VARCHAR(20) UNIQUE NOT NULL,
-- PII (mã hóa ở Application Layer)
encrypted_national_id BYTEA NOT NULL,
encrypted_phone BYTEA,
encrypted_full_name BYTEA NOT NULL,

-- Hash để tìm kiếm (HMAC-SHA256)
national_id_hash VARCHAR(64) UNIQUE NOT NULL,
phone_hash VARCHAR(64),

created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()

);
CREATE INDEX idx_national_id_hash ON patients(national_id_hash);

3.3 Spring Boot實體

@Entity
@Table(name = "patients")
public class Patient {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.UUID)
private UUID id;
@Convert(converter = EncryptedStringConverter.class)
@Column(name = "national_id")
private String nationalId;

// Search hash (deterministic)
@Column(name = "national_id_hash", unique = true)
private String nationalIdHash;

}

3.4 AES-256-GCM 加密服務

@Service
public class AesEncryptionService {
private static final String ALGORITHM = "AES/GCM/NoPadding";
private static final int GCM_IV_LENGTH = 12;
private static final int GCM_TAG_LENGTH = 128;
private final SecretKey secretKey;

public AesEncryptionService(@Value("${app.encryption.key}") String key) {
    byte[] keyBytes = Base64.getDecoder().decode(key);
    this.secretKey = new SecretKeySpec(keyBytes, "AES");
}

public String encrypt(String plaintext) {
    try {
        byte[] iv = new byte[GCM_IV_LENGTH];
        new SecureRandom().nextBytes(iv);
        
        Cipher cipher = Cipher.getInstance(ALGORITHM);
        cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, secretKey, 
            new GCMParameterSpec(GCM_TAG_LENGTH, iv));
        
        byte[] encrypted = cipher.doFinal(
            plaintext.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        byte[] combined = new byte[iv.length + encrypted.length];
        System.arraycopy(iv, 0, combined, 0, iv.length);
        System.arraycopy(encrypted, 0, combined, iv.length, 
            encrypted.length);
        
        return Base64.getEncoder().encodeToString(combined);
    } catch (Exception e) {
        throw new EncryptionException("Encryption failed", e);
    }
}

public String decrypt(String ciphertext) {
    try {
        byte[] combined = Base64.getDecoder().decode(ciphertext);
        byte[] iv = Arrays.copyOfRange(combined, 0, GCM_IV_LENGTH);
        byte[] encrypted = Arrays.copyOfRange(combined, 
            GCM_IV_LENGTH, combined.length);
        
        Cipher cipher = Cipher.getInstance(ALGORITHM);
        cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, secretKey, 
            new GCMParameterSpec(GCM_TAG_LENGTH, iv));
        
        return new String(cipher.doFinal(encrypted), 
            StandardCharsets.UTF_8);
    } catch (Exception e) {
        throw new EncryptionException("Decryption failed", e);
    }
}

}

3.5 JPA屬性轉換器

@Converter
public class EncryptedStringConverter implements AttributeConverter<String, String> {
private static AesEncryptionService encryptionService;

@Autowired
public void setEncryptionService(AesEncryptionService service) {
    EncryptedStringConverter.encryptionService = service;
}

@Override
public String convertToDatabaseColumn(String attribute) {
    if (attribute == null) return null;
    return encryptionService.encrypt(attribute);
}

@Override
public String convertToEntityAttribute(String dbData) {
    if (dbData == null) return null;
    return encryptionService.decrypt(dbData);
}

}

3.6 優點和缺點

✅ 優點：

非常安全（加密+雜湊）
快速尋找（索引哈希）
實施簡單

❌缺點：

僅精確匹配（不搜尋“079*”）
每個可搜尋字段需要單獨的哈希列

4. 方案二：通證化+搜尋索引

4.1 名稱問題

無法對全名使用精確的雜湊值，因為使用者可以搜尋：

「Tran」（姓 - 部分）
「範」（中間名）
「阮文A」（全名）

4.2 解決方案：代幣化哈希

分別對每個單字進行雜湊處理並將其儲存到 PostgreSQL 陣列中：

Input: "Nguyễn Văn A"
↓ 1. Remove diacritics
"nguyen van a"
↓ 2. Tokenize
["nguyen", "van", "a", "nguyenvana"]
↓ 3. Hash each token
[hash("nguyen"), hash("van"), hash("a"), hash("nguyenvana")]
↓ 4. Store in PostgreSQL array
fullNameTokens: TEXT[]

4.3 越南文處理

public class VietnameseTextUtils {
public static String removeDiacritics(String text) {
String normalized = text.toLowerCase();
    // Replace đ/Đ
    normalized = normalized.replace('đ', 'd')
                           .replace('Đ', 'd');
    
    // Remove diacritical marks
    normalized = Normalizer.normalize(
        normalized, Normalizer.Form.NFD);
    normalized = normalized.replaceAll("\\p{M}", "");
    
    return normalized.trim();
}

}

4.4 代幣生成服務

@Service
public class SearchableEncryptionService {
private final String hmacKey;

public String[] generateSearchTokens(String text) {
    // 1. Normalize
    String normalized = VietnameseTextUtils.removeDiacritics(text);
    
    // 2. Split into words
    String[] words = normalized.split("\\s+");
    
    // 3. Create token set
    Set&lt;String&gt; tokens = new HashSet&lt;&gt;(Arrays.asList(words));
    
    // 4. Add full string (for exact match)
    tokens.add(normalized.replace(" ", ""));
    
    // 5. Hash each token
    return tokens.stream()
            .map(this::hmacSha256)
            .toArray(String[]::new);
}

private String hmacSha256(String data) {
    try {
        Mac mac = Mac.getInstance("HmacSHA256");
        SecretKeySpec keySpec = new SecretKeySpec(
            hmacKey.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), "HmacSHA256");
        mac.init(keySpec);
        byte[] hash = mac.doFinal(
            data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        return Base64.getEncoder().encodeToString(hash);
    } catch (Exception e) {
        throw new RuntimeException("HMAC failed", e);
    }
}

}

4.5 帶有 GIN 索引的資料庫模式

CREATE TABLE patients (
id UUID PRIMARY KEY,
full_name TEXT,           -- AES-256-GCM encrypted
full_name_tokens TEXT[],  -- Hashed search tokens
...
);
-- GIN index for array search
CREATE INDEX idx_full_name_tokens
ON patients USING GIN(full_name_tokens);

4.6 搜尋查詢

@Repository
public interface PatientRepository extends JpaRepository<Patient, UUID> {
@Query("SELECT p FROM Patient p WHERE :token = ANY(p.fullNameTokens)")
Page&lt;Patient&gt; findByFullNameTokensContaining(
    @Param("token") String hashedToken, 
    Pageable pageable
);

}

4.7 搜尋服務

@Service
public class PatientSearchService {
@Autowired
private SearchableEncryptionService searchableService;

@Autowired
private PatientRepository patientRepository;

public Page&lt;Patient&gt; searchPatients(String query, int page, int size) {
    // 1. Normalize search query
    String normalized = VietnameseTextUtils.removeDiacritics(query);
    
    // 2. Hash the normalized query
    String hashedToken = searchableService.hmacSha256(normalized);
    
    // 3. Search using hashed token
    return patientRepository.findByFullNameTokensContaining(
        hashedToken, 
        PageRequest.of(page, size)
    );
}

}

5.PostgreSQL 17/18 - 新功能

PostgreSQL 18（2025 年 9 月 25 日發布）帶來了許多重要的安全性改進：

5.1 pgcrypto 的改進

-- PostgreSQL 18 hỗ trợ SHA-2 cho password hashing
SELECT sha256crypt('password', gen_salt('sha256'));
SELECT sha512crypt('password', gen_salt('sha512'));
-- Hỗ trợ CFB mode cho AES
SELECT encrypt('sensitive data'::bytea, 'key'::bytea, 'aes-cfb');

5.2 OAuth 2.0 原生支持

PostgreSQL 18 核心支援 OAuth 2.0，與 Keycloak、Okta、Azure AD 整合：

# pg_hba.conf - PostgreSQL 18
host all all 0.0.0.0/0 oauth 

issuer="https://keycloak.example.com/realms/myrealm" 

scope="openid"

5.3 MD5 棄用

⚠️ 警告： MD5 驗證已在 PostgreSQL 18 中棄用。

-- Chuyển sang SCRAM-SHA-256 ALTER ROLE myuser PASSWORD 'newpassword';

-- Password nên bắt đầu với 'SCRAM-SHA-256$'

# pg_hba.conf - Sử dụng SCRAM thay MD5
host all all 0.0.0.0/0 scram-sha-256

5.4 版本對比

特點	PG 15	PG 17	PG 18
pgcrypto SHA-2	❌	⚠️	✅
OAuth 2.0 本機	❌	❌	✅
FIPS模式功能	❌	⚠️	✅
TLS 1.3 密碼配置	❌	❌	✅
dblink 的 SCRAM	❌	✅	✅
直接傳輸層安全	❌	✅	✅
增量備份	❌	✅	✅
MD5 已棄用	❌	❌	✅

6. 權衡分析

方法	可搜尋性	安全性	效能	複雜性
標準加密	❌無	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐ 簡單
哈希索引	⚠️僅準確	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐ 簡單
代幣化	✅ 部分匹配	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐ 綜合體

6.1 什麼時候使用哈希索引？

國民身分證、社會安全號碼、稅號
信用卡號碼
現有的確切標識符

6.2 何時使用標記化？

姓名（全名、名字/姓氏）
地址
自由文字字段

7. 實際結果

7.1 測試設置

數據集： 10,000 名越南患者
資料庫： PostgreSQL 18
加密：AES-256-GCM
後端：春季啟動3.4

7.2 性能指標

操作	時間	註解
創建病人	〜6毫秒	包括加密+標記化
搜尋“特蘭”	〜300毫秒	10K 筆記錄中的 6,092 筆匹配項
搜尋“文學”	〜250毫秒	~7K 場比賽
精確ID查找	〜2毫秒	使用哈希索引

7.3 安全總結

方面	實施	好處
靜態加密	AES-256-GCM + 隨機 IV	符合 FIPS 140-2 標準
可搜尋性	HMAC-SHA256 哈希索引	快速 O(1) 查找
透明度	JPA 屬性轉換器	零程式碼更改
合規性	HIPAA、GDPR 就緒	審計追蹤、加密粉碎

7.4 性能特點

加密開銷：~2-5% CPU
搜尋速度：與明文相同（索引哈希）
儲存開銷：~30%（Base64 編碼）
吞吐量：10K+ 操作/秒

8. 生產清單

密鑰管理（使用KMS，而不是硬編碼）
☐ 單獨的加密和雜湊金鑰
所有 PHI 存取的審核日誌記錄
☐ 指數表現監控
安全備份加密金鑰
☐ 使用者的文件搜尋限制
遷移 MD5 → SCRAM-SHA-256 (PostgreSQL 18)
為資料庫連線啟用 TLS 1.3

8.1 設定範例

# application.yml spring: datasource: url: jdbc:postgresql://localhost:5432/healthcare?sslmode=require hikari: ssl-mode: require

app: encryption: key: ${ENCRYPTION_KEY} # From KMS/Vault algorithm: AES/GCM/NoPadding hashing: key: ${HMAC_KEY} # Separate key for hashing

8.2 使用 AWS KMS 進行金鑰管理

@Configuration
public class KmsConfig {
@Bean
public KmsClient kmsClient() {
return KmsClient.builder()
.region(Region.AP_SOUTHEAST_1)
.build();
}
@Bean
public SecretKey dataEncryptionKey(KmsClient kmsClient, 
        @Value("${aws.kms.key-id}") String keyId) {
    GenerateDataKeyRequest request = GenerateDataKeyRequest.builder()
        .keyId(keyId)
        .keySpec(DataKeySpec.AES_256)
        .build();
    
    GenerateDataKeyResponse response = kmsClient.generateDataKey(request);
    return new SecretKeySpec(
        response.plaintext().asByteArray(), "AES");
}

}

9. 結論

主要見解

沒有銀彈：加密與搜尋是基本的權衡
混合方法效果最好:
- 高風險欄位→加密+哈希
- 名稱 → 標記化
- 元資料→有存取控制的明文
複雜性是有代價的：僅在確實需要時添加

何時使用標記化？

✅ 醫療保健（病人姓名）
✅ 金融（客戶搜尋）
✅ 電子商務（使用者資料）

什麼時候跳過？

❌ 內部工具（使用存取控制）
❌ 公開數據
❌ 非生產環境

最佳實踐

✅ 使用混合方法 對於可搜尋字段
✅ 索引哈希列 為了表現
✅ 單獨的按鍵 加密與雜湊
✅ 輪換鑰匙 有時
✅ 審計所有解密操作
✅ 從不記錄 解密的 PII/PHI