論文の概要: ViT Enhanced Privacy-Preserving Secure Medical Data Sharing and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05901v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 16:33:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:24.262878
• Title: ViT Enhanced Privacy-Preserving Secure Medical Data Sharing and Classification
• Title（参考訳）: ViTによるセキュアな医療データ共有と分類のためのプライバシ保護
• Authors: Al Amin, Kamrul Hasan, Sharif Ullah, M. Shamim Hossain,
• Abstract要約: 本研究では,ブロックピクセル操作をベースとした,学習可能な暗号化手法によるセキュアなフレームワークを導入し,それをViT(Vision Transformer)と統合する。 提案したフレームワークは、キー毎に独自のスクランブルパターンを作成し、リードビット攻撃と最小差攻撃に対して堅牢なパフォーマンスを提供することにより、データのプライバシとセキュリティを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.140412831443454
• License:
• Abstract: Privacy-preserving and secure data sharing are critical for medical image analysis while maintaining accuracy and minimizing computational overhead are also crucial. Applying existing deep neural networks (DNNs) to encrypted medical data is not always easy and often compromises performance and security. To address these limitations, this research introduces a secure framework consisting of a learnable encryption method based on the block-pixel operation to encrypt the data and subsequently integrate it with the Vision Transformer (ViT). The proposed framework ensures data privacy and security by creating unique scrambling patterns per key, providing robust performance against leading bit attacks and minimum difference attacks.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保存とセキュアなデータ共有は、正確性を維持し、計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら、医用画像解析に不可欠である。 既存のディープニューラルネットワーク(DNN)を暗号化された医療データに適用することは、必ずしも簡単ではなく、パフォーマンスとセキュリティを損なうことが多い。 これらの制約に対処するために,ブロックピクセル操作をベースとした学習可能な暗号化手法によるセキュアなフレームワークを導入し,それをViT(Vision Transformer)と統合する。 提案したフレームワークは、キー毎に独自のスクランブルパターンを作成し、リードビット攻撃と最小差攻撃に対して堅牢なパフォーマンスを提供することにより、データのプライバシとセキュリティを保証する。

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