論文の概要: AI-Driven Secure Data Sharing: A Trustworthy and Privacy-Preserving Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15363v1
- Date: Sun, 26 Jan 2025 02:03:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:57:36.905482
- Title: AI-Driven Secure Data Sharing: A Trustworthy and Privacy-Preserving Approach
- Title（参考訳）: AIによるセキュアなデータ共有 - 信頼できるプライバシ保護アプローチ
- Authors: Al Amin, Kamrul Hasan, Sharif Ullah, Liang Hong,
- Abstract要約: 本研究は,ブロックピクセル操作に基づく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,データを暗号化する。
提案されたフレームワークは、キーごとにユニークなスクランブルパターンを作成することによって、データのプライバシとセキュリティを保証する。
このフレームワークは、実世界のデータセットを広範囲にテストした後、94%の成功率で検証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4274471390400758
- License:
- Abstract: In the era of data-driven decision-making, ensuring the privacy and security of shared data is paramount across various domains. Applying existing deep neural networks (DNNs) to encrypted data is critical and often compromises performance, security, and computational overhead. 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 adversarial attacks without compromising computational efficiency and data integrity. The framework was tested on sensitive medical datasets to validate its efficacy, proving its ability to handle highly confidential information securely. The suggested framework was validated with a 94\% success rate after extensive testing on real-world datasets, such as MRI brain tumors and histological scans of lung and colon cancers. Additionally, the framework was tested under diverse adversarial attempts against secure data sharing with optimum performance and demonstrated its effectiveness in various threat scenarios. These comprehensive analyses underscore its robustness, making it a trustworthy solution for secure data sharing in critical applications.
- Abstract（参考訳）: データ駆動意思決定の時代には、共有データのプライバシとセキュリティが、さまざまな領域で最重要である。
既存のディープニューラルネットワーク(DNN)を暗号化データに適用することは重要であり、しばしばパフォーマンス、セキュリティ、計算オーバーヘッドを損なう。
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。
提案するフレームワークは,キー毎に独自のスクランブルパターンを作成することで,データのプライバシとセキュリティを保証する。
このフレームワークは、機密性の高い医療データセットでその有効性を検証するためにテストされ、機密性の高い情報を安全に処理できることが証明された。
提案したフレームワークは、MRI脳腫瘍や肺・大腸癌の組織学的スキャンなど、実世界のデータセットを広範囲に検査した後、94 %の成功率で検証された。
さらに、このフレームワークは、最適なパフォーマンスでセキュアなデータ共有を試み、様々な脅威シナリオでその有効性を実証した。
これらの包括的な分析は、その堅牢性を強調し、重要なアプリケーションにおけるセキュアなデータ共有のための信頼できるソリューションである。
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