基于联邦学习的医教协同数据安全模型研究
Research on Medical Education Collaborative Data Security Model Based on Federated Learning作者机构：成都医学院现代教育技术中心四川成都610051
出 版 物：《长江信息通信》 (Changjiang Information & Communications)
年 卷 期：2024年第37卷第4期
页 面：152-154页
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：教育部科技发展中心项目(2020ITA02047) 四川省教育信息化与大数据中心项目(川教馆230) 四川省科技厅重点研发项目(2022YFG0187) 成都医学院教改重点研究项目(JG2022081)
摘 要：文章针对医疗领域数据共享和隐私安全问题展开研究,提出了一种基于联邦学习的医教协同数据安全模型。首先介绍了医疗数据共享中存在的隐私泄露和安全风险,以及传统集中式数据训练方法的局限性。随后阐述了联邦学习的基本原理和优势,以及其在医教协同数据安全方面的潜在应用。在此基础上,提出了一种基于联邦学习的医教协同数据安全模型,该模型在保护数据隐私、实现分布式数据合作、提高数据安全性和数据多样性方面对深化医教协同有推广价值。
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