面向医学图像分类的隐私保护机器学习
机器学习
2021-08-31 v1 密码学与安全
摘要
随着机器学习（ML）与深度学习（DL）在各行业的日益使用，医疗行业也不甘落后。该行业中 ML 一个非常简单却极为重要的用例是图像分类。这对医生及时帮助检测某些疾病十分重要，从而作为辅助手段降低人为判断出错的机会。然而，在使用此类自动化系统时，也存在隐私问题。攻击者不应能够获取患者的医疗记录与图像。还需要模型是安全的，并且发送给模型的数据以及接收到的预测结果都不应以明文形式暴露给模型。在本研究中，我们旨在以通过检查胸部 X 光图像检测肺炎的医学图像分类问题为背景解决这些问题。
引用
@article{arxiv.2108.12816,
title = {Privacy-preserving Machine Learning for Medical Image Classification},
author = {Shreyansh Singh and K. K. Shukla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.12816},
year = {2021}
}