在边缘云环境中保护医疗保健数据的联合安全性
Rasanga Jayaweera1, Himanshu Agrawal1, Nickson M Karie1
1School of Electrical Engineering, Computing and Mathematical Sciences, Curtin University, Bentley, WA 6102, Australia.
本研究介绍了使用联合学习 (FL) 和同型加密 (HE) 在医疗保健中训练人工智能模型的隐私保护方法. 新的HEAT-FL框架通过自适应调整加密参数来提高安全性和效率,大大缩短了训练时间.
科学领域:
- 医疗信息学
- 网络安全
- 人工智能
背景情况:
- 医疗保健的数字化转型增加了患者数据隐私的风险.
- 第三方机器学习即服务 (MLaaS) 解决方案带来隐私挑战.
- 监管合规 (HIPAA,GDPR) 是医疗数据的一个主要问题.
研究的目的:
- 提出一个分散的,保护隐私的方法来训练医疗保健中的人工智能模型.
- 将联合学习 (FL) 与同型加密 (HE) 结合起来,以实现安全的模型培训.
- 引入基于同型加密的适应调整为联合学习 (HEAT-FL) 的新框架.
主要方法:
- 使用联合学习 (FL) 进行分散型培训.
- 使用CKKS方案实现同型加密 (HE),以加密模型参数.
- 根据模型层的灵敏度开发一个适应性调整机制 (HEAT-FL).
主要成果:
- 在安全聚合过程中,HEAT-FL框架确保了模型参数的保护.
- 适应性加密可以提高运行效率,同时保持安全性.
- 与非自适应方法相比,观察到加密时间的显著缩短:10个客户端的56. 5%和4个客户端的54. 6%.
结论:
- 拟议的HEAT-FL框架为医疗保健中保护隐私的人工智能模型培训提供了安全有效的解决方案.
- 适应性加密参数选择平衡安全性和运行时间性能.
- 这种方法解决了数字医疗转型中关键的数据隐私挑战.
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