基于差分隐私的隐私保护心电图数据分析：文献综述与案例研究
密码学与安全
2024-06-21 v1
摘要
差分隐私已成为保护数据库中个体隐私同时允许共享数据分析结果的首要技术。它保证在最坏情况下的隐私损失量。尽管已有许多理论研究论文发表，但实际应用差分隐私需要估计多个重要参数，却缺乏明确的解决方案或指南。本文前半部分提供差分隐私关键概念概述，随后综述其在心电图分析中的应用。后半部分我们探讨如何在早搏数据库上实现差分隐私查询释放，使用六步流程。我们提供指南并讨论涉及所有步骤的相关文献，如选择 值、在查询之间分配总 预算、以及估计查询函数的灵敏度。最后，我们讨论将差分隐私应用于心电图数据集的不足之处和挑战。
引用
@article{arxiv.2406.13880,
title = {Privacy-Preserving ECG Data Analysis with Differential Privacy: A Literature Review and A Case Study},
author = {Arin Ghazarian and Jianwei Zheng and Cyril Rakovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.13880},
year = {2024}
}