一种利用同态加密和联邦学习的先进数据布局体系结构
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了一种使用联邦学习和部分同态加密在分布式数据结构架构中进行安全医学图像分析的方法，此方法允许多方合作训练机器学习模型而无须交换原始数据，以符合 HIPAA 和 GDPR 等法律法规，确保数据的隐私和安全。研究通过垂体肿瘤分类的案例研究验证了该方法的有效性，并强调了联邦学习和部分同态加密在安全医学图像分析中的潜力，为安全和隐私保护机器学习领域的不断发展提供了贡献。
本文介绍了一种使用联邦学习和部分同态加密的方法，实现安全医学图像分析。该方法保护数据隐私和安全，允许多方合作训练机器学习模型，无需交换原始数据。通过垂体肿瘤分类的案例研究验证了该方法的有效性，强调了联邦学习和部分同态加密在安全医学图像分析中的潜力。
