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基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护
1
作者
刘振涛
李涵
+1 位作者
吴浪
秦宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第9期2577-2583,共7页
针对医疗数据共享中的“数据孤岛”问题,提出一个基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护方案。利用差分隐私技术对各个医疗机构的本地模型参数添加噪声,解决参数泄露的问题;全局模型通过编写的智能合约聚合并上传区块链,避免过度依赖中...
针对医疗数据共享中的“数据孤岛”问题,提出一个基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护方案。利用差分隐私技术对各个医疗机构的本地模型参数添加噪声,解决参数泄露的问题;全局模型通过编写的智能合约聚合并上传区块链,避免过度依赖中心聚合服务器;针对提出的隐私保护方案对差分隐私噪声的添加位置进行实验和讨论。实验结果表明,该方案可以在去中心化的同时保护数据的隐私,达到了较高的准确度,找到了合适的噪声添加位置。
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关键词
联邦学习
多层区块链
医疗数据共享
差分隐私
聚合
智能合约
隐私保护
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题名
基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护
1
作者
刘振涛
李涵
吴浪
秦宇
机构
北京信息科技大学理学院
中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第9期2577-2583,共7页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(61872343)。
文摘
针对医疗数据共享中的“数据孤岛”问题,提出一个基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护方案。利用差分隐私技术对各个医疗机构的本地模型参数添加噪声,解决参数泄露的问题;全局模型通过编写的智能合约聚合并上传区块链,避免过度依赖中心聚合服务器;针对提出的隐私保护方案对差分隐私噪声的添加位置进行实验和讨论。实验结果表明,该方案可以在去中心化的同时保护数据的隐私,达到了较高的准确度,找到了合适的噪声添加位置。
关键词
联邦学习
多层区块链
医疗数据共享
差分隐私
聚合
智能合约
隐私保护
Keywords
federated
learning
multi
-
layer
blockchain
healthcare
data
sharing
differential
privacy
aggregation
smart
contracts
privacy
protection
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护
刘振涛
李涵
吴浪
秦宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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