基于差分隐私的医疗大数据隐私保护模型应用研究

• 作者: 侯梦薇 兰欣 卫荣 邢磊 那天 陆亮
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 医疗大数据 差分隐私 隐私保护 数据发布
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 数据资源管理与利用
• 页码范围: 86-88
• 页数: 3页
• 分类号: R319
• 字数: 3006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2019.12.028

摘要

目的:随着医疗信息化应用的深入发展,以及医疗大数据挖掘、医疗大数据分析等深层次应用的普及,如何在利用医疗大数据的同时保护好患者的隐私数据,防止其敏感信息泄漏具有十分重要的意义.方法:差分隐私是一种严格且可被证明的隐私保护方法,近年来的研究使其在理论层面不断发展完善,并在数据挖掘、机器学习、推荐系统等领域得到了初步的应用.结果:在对医疗大数据领域的常用隐私保护技术进行综合叙述的基础上,对差分隐私保护技术的基本原理和研究方向进行了阐述.结论:针对不同类型医疗大数据的应用研究做了相应介绍,指出差分隐私技术存在的研究难点,最后展望了其在医学大数据隐私保护领域未来的发展方向.