面向地理分布式医疗大数据平台的隐私保护深度学习计算
机器学习
2020-01-10 v1 机器学习
摘要
本文提出一种用于隐私保护医疗数据训练的分布式深度学习框架。为避免医疗平台中患者数据泄露，将深度学习框架中的隐藏层分离，其中第一层保留在平台内，其余层保留在中心化服务器中。将原始患者数据保存在本地平台可维护其隐私，而利用服务器处理后续层则通过在训练中使用各平台的全部数据提升了学习性能。
引用
@article{arxiv.2001.02932,
title = {Privacy-Preserving Deep Learning Computation for Geo-Distributed Medical Big-Data Platforms},
author = {Joohyung Jeon and Junhui Kim and Joongheon Kim and Kwangsoo Kim and Aziz Mohaisen and Jong-Kook Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.02932},
year = {2020}
}
备注
2019 IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks Supplemental