Fugu-MT 論文翻訳(概要): An advanced data fabric architecture leveraging homomorphic encryption and federated learning

論文の概要: An advanced data fabric architecture leveraging homomorphic encryption and federated learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09795v1
Date: Thu, 15 Feb 2024 08:50:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-16 16:30:09.337648
Title: An advanced data fabric architecture leveraging homomorphic encryption and federated learning
Title（参考訳）: 準同型暗号と連合学習を利用した高度データファブリックアーキテクチャ
Authors: Sakib Anwar Rieyan, Md. Raisul Kabir News, A.B.M. Muntasir Rahman, Sadia Afrin Khan, Sultan Tasneem Jawad Zaarif, Md. Golam Rabiul Alam, Mohammad Mehedi Hassan, Michele Ianni, Giancarlo Fortino
Abstract要約: 本稿では,分散データファブリックアーキテクチャにおけるフェデレーション学習と部分同型暗号を用いた医用画像解析のためのセキュアなアプローチを提案する。本研究は下垂体腫瘍分類のケーススタディを通じて, 本手法の有効性を実証し, 高い精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.779491433438144
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Data fabric is an automated and AI-driven data fusion approach to accomplish data management unification without moving data to a centralized location for solving complex data problems. In a Federated learning architecture, the global model is trained based on the learned parameters of several local models that eliminate the necessity of moving data to a centralized repository for machine learning. This paper introduces a secure approach for medical image analysis using federated learning and partially homomorphic encryption within a distributed data fabric architecture. With this method, multiple parties can collaborate in training a machine-learning model without exchanging raw data but using the learned or fused features. The approach complies with laws and regulations such as HIPAA and GDPR, ensuring the privacy and security of the data. The study demonstrates the method's effectiveness through a case study on pituitary tumor classification, achieving a significant level of accuracy. However, the primary focus of the study is on the development and evaluation of federated learning and partially homomorphic encryption as tools for secure medical image analysis. The results highlight the potential of these techniques to be applied to other privacy-sensitive domains and contribute to the growing body of research on secure and privacy-preserving machine learning.
Abstract（参考訳）: データファブリックは、複雑なデータ問題を解決するために、データを集中的な場所に移動させることなく、データ管理の統一を実現する、自動化されたAI駆動のデータ融合アプローチである。フェデレーション学習アーキテクチャでは、グローバルモデルは複数のローカルモデルの学習パラメータに基づいてトレーニングされ、マシンラーニングのためにデータを集中リポジトリに移動する必要がなくなる。本稿では,分散データファブリックアーキテクチャにおけるフェデレーション学習と部分同型暗号を用いた医用画像解析のためのセキュアなアプローチを提案する。この方法では、複数のパーティが生データを交換することなく、学習または融合した特徴を用いて機械学習モデルのトレーニングを行うことができる。このアプローチはHIPAAやGDPRなどの法令に準拠し、データのプライバシとセキュリティを確保する。本研究は下垂体腫瘍分類のケーススタディを通じて, 本手法の有効性を実証し, 高い精度を達成した。しかし,本研究の主な焦点は,安全な医用画像解析のためのツールとして,連合学習と部分的準同型暗号の開発と評価である。この結果は、これらのテクニックが他のプライバシに敏感なドメインに適用される可能性を強調し、セキュアでプライバシ保護の機械学習の研究に寄与する。

関連論文リスト

FedCL-Ensemble Learning: A Framework of Federated Continual Learning with Ensemble Transfer Learning Enhanced for Alzheimer's MRI Classifications while Preserving Privacy [0.0]
本研究は,ResNet,ImageNet,VNetなどの伝達学習モデルを用いて,医用画像データから高次特徴を抽出する。提案モデルは, 患者データを共有することなく, フェデレーション学習を用いて構築された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T13:49:22Z)
EPIC: Enhancing Privacy through Iterative Collaboration [4.199844472131922]
従来の機械学習技術は、中央集権的なデータ収集と処理を必要とする。医療データを集中ストレージにプールする場合、プライバシ、オーナシップ、厳格な規制の問題が存在する。フェデレートラーニング(FL)アプローチは、中央アグリゲータサーバと共有グローバルモデルを設定することで、そのような問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-07T20:10:34Z)
Source-Free Collaborative Domain Adaptation via Multi-Perspective Feature Enrichment for Functional MRI Analysis [55.03872260158717]
安静時MRI機能(rs-fMRI)は、神経疾患の分析を助けるために多地点で研究されている。ソース領域とターゲット領域の間のfMRIの不均一性を低減するための多くの手法が提案されている。しかし、マルチサイト研究における懸念やデータストレージの負担のため、ソースデータの取得は困難である。我々は、fMRI解析のためのソースフリー協調ドメイン適応フレームワークを設計し、事前訓練されたソースモデルとラベルなしターゲットデータのみにアクセスできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-24T01:30:18Z)
FedILC: Weighted Geometric Mean and Invariant Gradient Covariance for Federated Learning on Non-IID Data [69.0785021613868]
フェデレートラーニング(Federated Learning)とは、ローカルに計算されたパラメータの更新を、空間的に分散されたクライアントサイロからトレーニングデータに集約することで、共有サーバモデルによる学習を可能にする分散機械学習アプローチである。本研究では, 勾配の共分散とヘッセンの幾何学的平均を利用して, シロ間およびシロ内成分の両方を捕捉するフェデレート不変学習一貫性(FedILC)アプローチを提案する。これは医療、コンピュータビジョン、IoT(Internet of Things)といった様々な分野に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-19T03:32:03Z)
Homomorphic Encryption and Federated Learning based Privacy-Preserving CNN Training: COVID-19 Detection Use-Case [0.41998444721319217]
本稿では、同相暗号を用いた医療データのためのプライバシー保護フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムはセキュアなマルチパーティ計算プロトコルを用いて,ディープラーニングモデルを敵から保護する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-16T08:38:35Z)
Federated Cycling (FedCy): Semi-supervised Federated Learning of Surgical Phases [57.90226879210227]
FedCyは、FLと自己教師付き学習を組み合わせた半教師付き学習(FSSL)手法で、ラベル付きビデオとラベルなしビデオの両方の分散データセットを利用する。外科的段階の自動認識作業において,最先端のFSSL法よりも顕著な性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:44:53Z)
Sensitivity analysis in differentially private machine learning using hybrid automatic differentiation [54.88777449903538]
感性分析のための新しいテクスチブリド自動識別システム(AD)を導入する。これにより、ニューラルネットワークをプライベートデータ上でトレーニングするなど、任意の微分可能な関数合成の感度をモデル化できる。当社のアプローチは,データ処理の設定において,プライバシ損失に関する原則的推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-09T07:19:23Z)
Rethinking Architecture Design for Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning [53.73083199055093]
注意に基づくアーキテクチャ(例えばTransformers)は、分散シフトに対してかなり堅牢であることを示す。我々の実験は、畳み込みネットワークをトランスフォーマーに置き換えることによって、過去のデバイスを壊滅的に忘れることを大幅に減らせることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-10T21:04:18Z)
Scaling Neuroscience Research using Federated Learning [1.2234742322758416]
単一の場所にデータをコピーする必要がある機械学習アプローチは、データ共有の課題によって妨げられる。 Federated Learningは、データサイロ上で共同モデルを学ぶための有望なアプローチです。このアーキテクチャは対象データをサイト間で共有せず、集約されたパラメータのみであり、しばしば暗号化された環境で共有する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-16T20:30:04Z)
Quasi-Global Momentum: Accelerating Decentralized Deep Learning on Heterogeneous Data [77.88594632644347]
ディープラーニングモデルの分散トレーニングは、ネットワーク上でデータプライバシとデバイス上での学習を可能にする重要な要素である。現実的な学習シナリオでは、異なるクライアントのローカルデータセットに異質性が存在することが最適化の課題となる。本稿では,この分散学習の難しさを軽減するために,運動量に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-09T11:27:14Z)
Multi-site fMRI Analysis Using Privacy-preserving Federated Learning and Domain Adaptation: ABIDE Results [13.615292855384729]
高品質なディープラーニングモデルを訓練するには,大量の患者情報を集める必要がある。患者データのプライバシを保護する必要があるため、複数の機関から中央データベースを組み立てることは困難である。フェデレート・ラーニング(Federated Learning)は、エンティティのデータを集中化せずに、人口レベルのモデルをトレーニングすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-16T04:49:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。