区块链与人工智能驱动的生物安全数据治理进展与潜在风险分析
本文由中国人民公安大学侦查学院的高树辉教授和王贵容合作完成，发表于《西安交通大学学报(医学版)》，网络首发时间为2025年12月26日。论文聚焦于区块链（blockchain, BC）与人工智能（artificial intelligence, AI）技术在生物安全数据治理中的融合应用，系统梳理了技术赋能的潜力、实践困境及未来方向，旨在为构建安全、可持续的生物数据生态系统提供理论参考。
学术背景与目标
生物安全数据（如病原体基因组信息、实验室风险记录）的爆发式增长催生了数据共享与隐私保护的双重矛盾。传统中心化治理模式在透明性、溯源能力上存在局限，而区块链的分布式账本和智能合约特性，结合AI的高效分析与预测能力，为数据可信存储、跨域协同及动态风险评估提供了革新路径。本研究通过文献计量与知识图谱分析，揭示技术协同的创新模式及潜在风险，提出未来研究方向。
研究方法与流程
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文献检索与筛选
基于Web of Science核心数据库（2015-2025年），采用多组关键词组合（如“blockchain AND biosafety”“AI AND biological data”）检索，初筛24,108篇文献，最终纳入500余篇核心文献。
使用Citespace软件绘制知识图谱，包括关键词时间线图谱（图1）和突现图谱（图2），分析研究热点演变。结果显示：
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区块链技术群（#1-#5）聚焦共识算法、加密安全；
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AI融合群（#6-#7）突出联邦学习（federated learning）、基因数据确权；
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新兴方向（2023-2025）包括物联网（IoT）集成与博弈论优化。
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技术进展分析
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区块链应用：通过多链架构（如Hyperledger Fabric）实现数据分级存储与可信溯源（图3），案例包括DNAnexus平台的基因数据存证。
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AI创新：
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监督学习：如DCIpatho模型（基于深度交叉网络）提升病原体检测精度；
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无监督学习：时空聚类分析疫情传播模式（如SARS-CoV-2谱系追踪）；
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隐私增强技术：联邦学习联合多机构训练疾病预测模型，差分隐私（differential privacy）保护COVID-19患者轨迹数据。
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协同模式：区块链确保数据完整性，AI优化分析效率，如智能合约自动化基因数据交易。
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潜在风险识别
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技术层面：区块链的高能耗（如PoW共识）与低吞吐量限制规模化应用；AI的算法偏见（如皮肤癌诊断中的种族差异）和对抗攻击风险。
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隐私安全：匿名化失效（如通过SNP位点再识别个体）、量子计算威胁传统加密算法。
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主要结论与价值
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技术创新方向：
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区块链分片技术（sharding）与Layer 2扩容方案可提升交易处理能力；
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可解释AI（XAI）与小样本学习（few-shot learning）解决模型透明性与数据稀缺问题。
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标准化建设：需制定生物数据分级标准（如敏感基因数据采用链上加密+联邦学习），并推动国际协作框架（如协调GDPR与HIPAA差异）。
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跨学科合作：构建“技术+法律”复合团队，通过产学研试点（如欧盟数据基础设施）加速技术落地。
研究亮点
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系统性综述：首次整合区块链与AI在生物安全数据治理中的协同效应与风险矩阵。
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前沿技术批判：指出量子计算对加密体系的颠覆性威胁，提出抗量子算法研究需求。
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治理范式创新：倡导分布式信任机制与动态风险评估结合，为全球生物安全治理提供新思路。
意义与延伸
本文不仅为技术开发者提供了优化路径（如降低AI模型延迟），也为政策制定者提出标准化与合规性建议。未来需进一步探索轻量级加密、高效共识机制，以及算法公平性的法律界定，以实现生物安全数据的“安全-效率-公平”三重目标。