医疗数据匿名化综述
密码学与安全
2022-04-28 v1 机器学习
摘要
挖掘健康数据可带来更快速的医疗决策、治疗质量提升、疾病预防、成本降低，并推动医疗领域的创新解决方案。然而，健康数据高度敏感并受诸如通用数据保护条例（GDPR）等法规的约束，这些法规旨在保障患者隐私。匿名化或移除患者可识别信息虽是最常规的方式，却是遵守法规并纳入隐私考量的首要重要步骤。在本文中，我们综述现有的匿名化技术及其对各类（关系型与基于图的）健康数据的适用性。此外，我们概述了针对匿名化数据的可能攻击。我们通过一个重构攻击说明，匿名化虽有必要，但不足以解决患者隐私问题，并讨论了防范此类攻击的方法。最后，我们讨论了可用于实现匿名化的工具。
引用
@article{arxiv.2104.06523,
title = {A Review of Anonymization for Healthcare Data},
author = {Iyiola E. Olatunji and Jens Rauch and Matthias Katzensteiner and Megha Khosla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06523},
year = {2022}
}