Confidential and Protected Disease Classifier using Fully Homomorphic Encryption

📄 arXiv: 2405.02790v1 📥 PDF

作者: Aditya Malik, Nalini Ratha, Bharat Yalavarthi, Tilak Sharma, Arjun Kaushik, Charanjit Jutla

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2024-05-05

💡 一句话要点

提出基于全同态加密的疾病分类器，保护用户隐私并实现安全诊断。

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 全同态加密 深度学习 隐私保护 疾病诊断 安全计算

📋 核心要点

  1. 现有在线诊断平台存在隐私泄露风险，用户医疗数据可能被恶意利用或窃听。
  2. 论文提出结合全同态加密（FHE）和深度学习的框架，在加密数据上进行疾病诊断。
  3. 实验结果表明，该框架在保证安全和隐私的同时，性能损失最小。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速普及，人们越来越多地使用对话式AI来获取初步见解，包括健康相关的咨询，例如疾病诊断。许多用户在咨询医生之前，会在ChatGPT或Bard等平台上寻找潜在病因。这些平台通过简化诊断流程、减轻医疗从业者的工作量以及节省用户的时间和金钱来提供有价值的帮助。然而，在线共享个人医疗数据存在风险，包括恶意平台或潜在的攻击者窃听。为了解决隐私问题，我们提出了一种结合全同态加密（FHE）和深度学习的新框架，用于安全和私密的诊断系统。该系统采用类似于与医生互动的问答模式，并使用全同态加密（FHE）来处理加密的输入数据。考虑到FHE的计算约束，我们对深度神经网络和激活函数进行了调整，使其适应加密域。此外，我们还提出了一种更快的算法来计算密文元素的总和。通过严格的实验，我们证明了该方法的有效性。所提出的框架实现了严格的安全性和隐私性，同时性能损失最小。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决用户在使用在线AI诊断服务时面临的隐私泄露问题。现有方法直接将用户的医疗数据发送给服务器进行处理，存在被恶意平台或攻击者窃取的风险。因此，如何在保护用户隐私的前提下，实现准确的疾病诊断是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用全同态加密（FHE）技术，使得AI模型能够在加密的数据上直接进行计算，而无需解密。这样，用户的医疗数据始终处于加密状态，即使服务器被攻击，也无法获取用户的真实信息。同时，通过优化深度学习模型和激活函数，使其适应FHE的计算环境，保证诊断的准确性。

技术框架：该系统采用问答模式，模拟医生与患者的互动。用户以加密形式输入问题，系统使用FHE加密的深度学习模型进行推理，并以加密形式返回诊断结果。主要模块包括：1) 数据加密模块，使用FHE对用户输入进行加密；2) 加密深度学习模型，在加密数据上进行推理；3) 结果解密模块，用户端对加密的诊断结果进行解密。

关键创新：论文的关键创新在于将全同态加密技术应用于疾病诊断领域，并针对FHE的计算特点，对深度学习模型进行了优化。此外，论文还提出了一种更快的算法来计算密文元素的总和，提高了计算效率。

关键设计：论文针对FHE的计算约束，对深度神经网络的结构和激活函数进行了调整。例如，使用低阶多项式近似激活函数，以减少计算复杂度。此外，论文还设计了一种高效的密文求和算法，以加速模型的训练和推理过程。具体的参数设置和网络结构等细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架在保证严格安全和隐私的前提下，性能损失最小。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示，证明了该方法在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种在线医疗诊断平台，为用户提供安全、私密的诊断服务。它还可以扩展到其他需要保护用户隐私的领域，例如金融、法律等。通过保护用户数据安全，该技术有助于建立用户对AI服务的信任，促进AI技术在敏感领域的应用。

📄 摘要（原文）

With the rapid surge in the prevalence of Large Language Models (LLMs), individuals are increasingly turning to conversational AI for initial insights across various domains, including health-related inquiries such as disease diagnosis. Many users seek potential causes on platforms like ChatGPT or Bard before consulting a medical professional for their ailment. These platforms offer valuable benefits by streamlining the diagnosis process, alleviating the significant workload of healthcare practitioners, and saving users both time and money by avoiding unnecessary doctor visits. However, Despite the convenience of such platforms, sharing personal medical data online poses risks, including the presence of malicious platforms or potential eavesdropping by attackers. To address privacy concerns, we propose a novel framework combining FHE and Deep Learning for a secure and private diagnosis system. Operating on a question-and-answer-based model akin to an interaction with a medical practitioner, this end-to-end secure system employs Fully Homomorphic Encryption (FHE) to handle encrypted input data. Given FHE's computational constraints, we adapt deep neural networks and activation functions to the encryted domain. Further, we also propose a faster algorithm to compute summation of ciphertext elements. Through rigorous experiments, we demonstrate the efficacy of our approach. The proposed framework achieves strict security and privacy with minimal loss in performance.