論文の概要: In-depth Analysis of Privacy Threats in Federated Learning for Medical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18907v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 16:45:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 07:51:30.147515
- Title: In-depth Analysis of Privacy Threats in Federated Learning for Medical Data
- Title（参考訳）: 医療データを対象としたフェデレーション学習におけるプライバシ・脅威の詳細な分析
- Authors: Badhan Chandra Das, M. Hadi Amini, Yanzhao Wu,
- Abstract要約: 医療分野では、医療画像を分析するための有望な機械学習技術として、フェデレートラーニングが登場している。
近年の研究では、フェデレートされた学習のデフォルト設定が、プライバシー攻撃に対して故意にプライベートトレーニングデータを公開する可能性があることが明らかになっている。
医療データを対象としたフェデレーション学習において,プライバシリスク分析と緩和に3つのオリジナルの貢献をしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6986500640871482
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated learning is emerging as a promising machine learning technique in the medical field for analyzing medical images, as it is considered an effective method to safeguard sensitive patient data and comply with privacy regulations. However, recent studies have revealed that the default settings of federated learning may inadvertently expose private training data to privacy attacks. Thus, the intensity of such privacy risks and potential mitigation strategies in the medical domain remain unclear. In this paper, we make three original contributions to privacy risk analysis and mitigation in federated learning for medical data. First, we propose a holistic framework, MedPFL, for analyzing privacy risks in processing medical data in the federated learning environment and developing effective mitigation strategies for protecting privacy. Second, through our empirical analysis, we demonstrate the severe privacy risks in federated learning to process medical images, where adversaries can accurately reconstruct private medical images by performing privacy attacks. Third, we illustrate that the prevalent defense mechanism of adding random noises may not always be effective in protecting medical images against privacy attacks in federated learning, which poses unique and pressing challenges related to protecting the privacy of medical data. Furthermore, the paper discusses several unique research questions related to the privacy protection of medical data in the federated learning environment. We conduct extensive experiments on several benchmark medical image datasets to analyze and mitigate the privacy risks associated with federated learning for medical data.
- Abstract（参考訳）: 統合学習は医療現場で医療画像を分析するための有望な機械学習技術として登場しており、機密性の高い患者データを保護し、プライバシ規制に従うための効果的な方法と考えられている。
しかし、最近の研究では、フェデレートされた学習のデフォルト設定が、プライバシー攻撃に対して故意にプライベートトレーニングデータを公開する可能性があることが明らかになっている。
したがって、そのようなプライバシーリスクと医療領域における潜在的な緩和戦略の強さは、いまだに不明である。
本稿では,医療データを対象としたフェデレーション学習において,プライバシリスク分析と緩和に3つのオリジナル貢献を行う。
まず、フェデレーション学習環境における医療データ処理におけるプライバシーリスクを分析し、プライバシー保護のための効果的な緩和戦略を開発するための総合的なフレームワーク、MedPFLを提案する。
第2に,我々は,フェデレーション学習における医療画像処理の重大なプライバシーリスクを実証し,プライバシ攻撃を行うことで,敵が医療画像を正確に再構築できることを示した。
第三に、ランダムノイズを付加する一般的な防御機構は、医学データのプライバシー保護に関する固有の課題を提起するフェデレートラーニングにおけるプライバシ攻撃から医療画像を保護するのに必ずしも有効ではない。
さらに,連合学習環境における医療データのプライバシー保護に関するいくつかのユニークな研究課題について論じる。
医療データに対するフェデレーション学習に伴うプライバシーリスクを分析・緩和するために,いくつかのベンチマーク医用画像データセットについて広範な実験を行った。
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