論文の概要: Secure Multi-Party Computation based Privacy Preserving Data Analysis in
Healthcare IoT Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14334v1
- Date: Wed, 29 Sep 2021 10:39:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-30 14:43:06.280596
- Title: Secure Multi-Party Computation based Privacy Preserving Data Analysis in
Healthcare IoT Systems
- Title（参考訳）: 医療iotシステムにおけるセキュアなマルチパーティ計算ベースのプライバシー保護データ分析
- Authors: Kevser \c{S}ahinba\c{s} and Ferhat Ozgur Catak
- Abstract要約: デジタル環境に転送されたデータは、プライバシー漏洩の脅威となる。
本研究では,フェデレート学習に基づくプライバシ問題に対処するモデルを提案する。
提案モデルでは,広範囲なプライバシとデータ解析を行い,高い性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, many innovations have been experienced in healthcare by rapidly
growing Internet-of-Things (IoT) technology that provides significant
developments and facilities in the health sector and improves daily human life.
The IoT bridges people, information technology and speed up shopping. For these
reasons, IoT technology has started to be used on a large scale. Thanks to the
use of IoT technology in health services, chronic disease monitoring, health
monitoring, rapid intervention, early diagnosis and treatment, etc. facilitates
the delivery of health services. However, the data transferred to the digital
environment pose a threat of privacy leakage. Unauthorized persons have used
them, and there have been malicious attacks on the health and privacy of
individuals. In this study, it is aimed to propose a model to handle the
privacy problems based on federated learning. Besides, we apply secure multi
party computation. Our proposed model presents an extensive privacy and data
analysis and achieve high performance.
- Abstract（参考訳）: 近年,インターネット・オブ・シングス(IoT)技術が急速に発展し,医療分野における大きな発展と設備を提供し,日常生活を改善することで,医療分野で多くのイノベーションが経験されている。
IoTは人や情報技術、ショッピングのスピードアップを橋渡しする。
これらの理由から、IoTテクノロジは大規模に使用され始めている。
医療サービスにおけるIoT技術の利用、慢性疾患のモニタリング、健康モニタリング、迅速な介入、早期診断や治療などにより、医療サービスのデリバリが容易になる。
しかし、デジタル環境に転送されたデータは、プライバシー漏洩の脅威となる。
無許可の人々はそれらを使用しており、個人の健康とプライバシーに対する悪意ある攻撃があった。
本研究では,連合学習に基づくプライバシ問題を扱うモデルを提案することを目的とする。
さらに、セキュアなマルチパーティ計算を適用する。
提案モデルでは,広範囲なプライバシとデータ解析を行い,高い性能を実現する。
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