量子启发隐私保护联邦学习框架用于安全痴呆症分类

痴呆症是一种影响全球数百万人的神经系统疾病，在诊断和治疗方面面临重大挑战。随着医疗保健领域隐私问题和安全威胁的兴起，联邦学习（FL）已成为一种有前景的方法，能够在分散数据集上进行协作模型训练而无需暴露敏感患者信息。然而，FL仍然容易受到梯度反转和窃听攻击等高级安全漏洞的攻击。本文提出了一种将联邦学习与量子启发加密技术相结合的新框架，用于痴呆症分类，强调隐私保护与安全性。利用量子密钥分发（QKD），该框架确保模型权重的安全传输，防止训练过程中的未经授权访问和拦截。该方法利用卷积神经网络（CNN）进行痴呆症分类，在分布式医疗节点上进行联邦训练，并结合QKD加密的权重共享来保护聚合过程。在OASIS数据集MRI数据上进行的实验评估表明，所提出的框架达到了与基线模型相同的准确率，同时增强了数据安全性，与经典基线模型相比损失降低了近1%。该框架为民主化AI驱动的痴呆症诊断在低收入和中等收入国家的应用提供了重要意义，解决了关键的资源和隐私约束。本工作为医疗应用贡献了一个稳健、可扩展且安全的联邦学习解决方案，为量子启发技术在AI驱动的医学研究中的更广泛采用铺平了道路。