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生物医学大数据中的隐私计算 被引量:1

Privacy-preserving Computing in Biomedical Big Data
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摘要 分析生物医学数据流通难点、传统隐私保护手段缺陷,介绍隐私计算优势及其主流技术路线,阐述生物医学中隐私计算的典型应用场景和有关案例,为该领域相关研究提供参考。 The paper analyzes the difficulties of biomedical data sharing and the defects of traditional privacy protection methods,introduces the advantages of privacy-preserving computing and its mainstream technology route,and expounds the typical application scenarios and related cases of privacy-preserving computing in the biomedical field,so as to provide references for related research in this field.
作者 辛均益 陈如梵 王林 唐丹叶 孙琪 沈涛 王爽 XIN Junyi;CHEN Rufan;WANG Lin;TANG Danye;SUN Qi;SHEN Tao;WANG Shuang(Hangzhou Medical College,Hangzhou 310059,China;Hangzhou Nuowei Information Technology Co.Ltd.,Hangzhou 310053,China;Jinan University,Jinan 250022,China;CAIQTEST Group,Beijing 100176,China;West China Hospital,Sichuan University,Chengdu 610041,China)
出处 《医学信息学杂志》 CAS 2022年第10期2-7,共6页 Journal of Medical Informatics
关键词 隐私计算 生物医学数据 数据流通 联邦学习 可信执行环境 privacy-preserving computing biomedical data data sharing federated learning trusted execution environment
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