論文の概要: Homomorphic Encryption in Healthcare Industry Applications for Protecting Data Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04058v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 07:42:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:54:36.883629
• Title: Homomorphic Encryption in Healthcare Industry Applications for Protecting Data Privacy
• Title（参考訳）: データプライバシ保護のための医療分野の均質暗号化
• Authors: J. S. Rauthan,
• Abstract要約: 本研究は、医療分野における実世界の応用への完全同型暗号化の導入について検討する。 我々は、広範囲なテストと分析を通じて、これらの設定にFHEをデプロイする性能、リソース要件、および生存性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Focussing on two different use cases-Quality Control methods in industrial contexts and Neural Network algorithms for healthcare diagnostics-this research investigates the inclusion of Fully Homomorphic Encryption into real-world applications in the healthcare sector. We evaluate the performance, resource requirements, and viability of deploying FHE in these settings through extensive testing and analysis, highlighting the progress made in FHE tooling and the obstacles still facing addressing the gap between conceptual research and practical applications. We start our research by describing the specific case study and trust model were working with. Choosing the two FHE frameworks most appropriate for industry development, we assess the resources and performance requirements for implementing each of the two FHE frameworks in the first scenario, Quality Control algorithms. In conclusion, our findings demonstrate the effectiveness and resource consumption of the two use cases-complex NN models and simple QC algorithms-when implemented in an FHE setting.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,医療分野における実世界の応用への完全同型暗号化の導入について検討する。 我々は、FHEツールの進歩と、概念的な研究と実践的応用のギャップにまだ直面している障害を明らかにすることで、これらの設定にFHEを配置する際の性能、リソース要件、および可能性を評価する。 私たちは、特定のケーススタディと信頼モデルが協力していることを説明して調査を始めます。 業界開発に最も適した2つのFHEフレームワークを選択し、最初のシナリオで2つのFHEフレームワークを実装するためのリソースとパフォーマンス要件を評価します。 その結果、FHE設定で実装された2つのユースケース-複雑なNNモデルと単純なQCアルゴリズムの有効性と資源消費量が示された。

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