基于同态加密的机器学习：面向基因组研究的安全隐私保护机器学习推断
密码学与安全
2022-02-02 v2 机器学习
基因组学
摘要
在云计算背景下保护大数据隐私与安全，同时保持一定的处理效率，仍是一个有待改进的开放课题。最能体现上述关切的最流行应用之一被发现有益于基因组分析。本工作提出一种使用同态加密的安全多标签肿瘤分类方法，其中采用两种不同机器学习算法 SVM 与 XGBoost 对各类肿瘤的加密基因组数据进行分类。
引用
@article{arxiv.2110.11446,
title = {ML with HE: Privacy Preserving Machine Learning Inferences for Genome Studies},
author = {Ş. S. Mağara and C. Yıldırım and F. Yaman and B. Dilekoğlu and F. R. Tutaş and E. Öztürk and K. Kaya and Ö. Taştan and E. Savaş},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.11446},
year = {2022}
}