差分隐私在医疗领域的应用案例
在新冠疫情爆发期间，由于大量的病人CT图像需要被医生分析和诊断，一家医院试图创建一个基于AI的二分类图像分类器，可以根据CT图像判断病人是否感染了新冠病毒。然而，由于训练集中的样本涉及到患者的隐私，如果直接与其他医院分享数据，可能会侵犯患者的隐私权，并可能违反相关的法律法规。为了解决这个问题，安全研究人员提出了利用差分隐私技术来保护AI的训练集中样本的隐私。在这个案例中，差分隐私通过在模型或统计查询的输入层或输出层添加统计噪声来工作，从而确保个人的数据对整个模型输出的影响是有限的。此外，为了进一步保护患者的隐私，还可以使用一种叫做PATE（Private
Aggregation
of
Teacher
Ensembles）的技术，该技术首先在不相交的训练集上分别训练得到几个模型，称为教师模型，然后将一个输入交给这些教师模型预测，教师模型预测得到各自的类标签，最终以所有教师模型输出的总和作为最终的预测类。
在医疗领域，数据隐私保护尤为重要。华中科技大学数据库隐私保护队提出了一种基于openGauss安全的差分隐私医疗诊断辅助查询系统，该系统利用openGauss实时高性能、高可用、高安全特性，结合新颖的差分隐私深度学习方法DPDLDA，提出了创新及实用的安全差分隐私医疗诊断辅助查询系统。该系统不仅能够提供便捷的第三方服务，还能够在保护用户隐私的同时，实现在诊疗查询时保护用户的隐私不被泄露。此外，该系统还具有很高的商业价值，因为它可以满足医疗行业对数据隐私保护的需求，从而建立和谐的医患关系，改善民生。
医疗数据是个人敏感信息的重要组成部分，因此在医疗领域中，如何有效地保护医疗数据的隐私是一个重要的问题。差分隐私作为一种有效的隐私保护技术，已经在医疗大数据保护中得到了广泛的应用。例如，美国人口普查局在2020年开始使用差分隐私处理人口普查数据，该数据包含有关美国公民的详细人口统计信息。此外，Google也推出了名为RandomizedAggregatablePrivacyPreservingOrdinalResponse(RAPPOR)的差分隐私工具，用于Chrome浏览器，以帮助Google在防止敏感信息被追踪的同时，分析和获取有关浏览器使用情况的见解。
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