随着人口的老龄化成为21世纪中国的基本国情,建立完善的老年医疗健康保障制度变得十分重要。目前利用无线体域网、移动通信技术、数据云系统相结合的无线医疗监护网是有效解决老年人医疗保障问题的重要途径。在无线医疗监护网中,各种传感器将监测的人体生理数据通过基站或网关转发到云服务器端,医护人员能通过云端查看病人相关信息,对病人的身体健康状况进行及时的诊断和治疗。然而无线医疗监护网是在开放的信道上传输敏感数据,同时数据存放在不完全可信的云端,在数据传输与访问过程中存在数据被敌手截获、非法访问、甚至被篡改等安全隐患。如不加以妥善处理,可能造成用户隐私信息泄露、甚至严重威胁病人的生命安全等问题。因此,设计满足无线医疗监护网数据安全和隐私保护需求的安全机制显得尤为必要。对此,本文从无线医疗监护网的身份认证和访问控制方面提出了相应的解决方案,主要研究内容与贡献如下:无线医疗监护网需要保证用户终端和云服务器端身份的合法性,使敌手无法假冒终端或访问终端数据,从而保证医疗监护网中病人医疗数据的安全。传统的身份认证协议由于在计算、存储等方面开销大,不适合资源受限的无线医疗监护网。考虑到无线医疗监护网中人体心电信号具有个体唯一性,且是一种常规的人体生理检测数据,获取心电信号不需要额外的开销。所以本文将心电特征和传统的基于密码学的身份认证方法进行融合,设计了一种轻量级的用于无线医疗监护网用户终端和云端之间的双向身份认证协议。协议利用集合编码提取心电信号,心电特征用于实现用户终端对云服务器端的身份认证,GPS身份认证协议用于完成云端对用户终端的质询应答认证。协议由初始化、注册和认证三个阶段构成。对协议的正确性、安全性和准确性等方面的分析结果表明该协议满足无线医疗监护网的认证需求。由于采集的原始心电信号往往伴随各种干扰噪声,需要经过复杂的预处理过程去噪。目前,在资源受限的无线医疗监护网中还没有一种有效的预处理方法,可以在保证心电信号准确性的同时具有低的时间与空间复杂度。对此,本文将人工智能技术中卷积神经网络与数据签名技术相结合设计了一种新的基于心电信号的身份认证协议。将卷积神经网络引入到身份认证中,可以同时对原始心电信号进行特征提取和分类识别,省去了复杂的预处理工作,利用数字签名保证了传输数据的完整性。协议的关键点是由云服务器将采集的心电信号转化为二维的灰度心电图,输入到设计好的卷积神经网络中学习得到心电特征进行注册,认证过程是将新采集的心电信号经过卷积神经网络学习的结果与注册数据进行比较。实验结果证明本方案相比于其他几种认证方案提高了识别的准确性。采集的医疗数据最后会存放在云端供医生、病人亲属、研究工作者等不同实体进行访问。为了防止恶意用户非法访问甚至篡改病人生理数据,实现对不同实体细粒度的访问控制,本文提出了一种将属性加密算法与操作权限相结合的访问控制方案。针对拥有不同属性的数据请求者设计不同的访问策略和操作权限,并用时间戳实现属性撤销,最终实现病人对云端数据的访问控制和操作控制。通过对方案的正确性、安全性和性能等多方面的分析,表明该方案满足无线医疗监护网数据共享的安全需求。