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A Multiparty Homomorphic Encryption Approach to Confidential Federated Kaplan Meier Survival Analysis

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μ €μž

Narasimha Raghavan Veeraragavan, Svetlana Boudko, Jan Franz Nyg{\aa}rd

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ 논문은 λ‹€κΈ°κ΄€ 생쑴 λΆ„μ„μ—μ„œ 개인 정보 보호λ₯Ό μœ„ν•΄ μž„κ³„κ°’ CKKS λ™ν˜•μ•”ν˜Έ 기법을 ν™œμš©ν•œ μ—°ν•© μΉ΄ν”Œλž€-λ§ˆμ΄μ–΄ 생쑴 뢄석 ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬λ₯Ό μ œμ•ˆν•œλ‹€. μ œμ•ˆλœ 방법둠은 각 κΈ°κ΄€μ—μ„œ κ³„μ‚°λœ μœ„ν—˜ 및 사건 λ°œμƒ 횟수λ₯Ό μ•”ν˜Έν™”ν•˜μ—¬ 쀑앙 μ‘°μ •μžμ—κ²Œ μ „μ†‘ν•˜κ³ , 이λ₯Ό λ³΅ν˜Έν™” μœ„μ›νšŒκ°€ ν†΅ν•©ν•˜μ—¬ 개인 정보가 λ…ΈμΆœλ˜μ§€ μ•ŠλŠ” λ°©μ‹μœΌλ‘œ μ§‘κ³„λœ 생쑴 곑선을 μƒμ„±ν•œλ‹€. 이λ₯Ό 톡해 λ―Όκ°ν•œ 의료 λ°μ΄ν„°μ˜ 쀑앙 집쀑화 없이도 μ •ν™•ν•œ μƒμ‘΄μœ¨ 좔정이 κ°€λŠ₯ν•˜λ©°, κΈ°μ‘΄ 평문 기반 ν”„λ‘œν† μ½œμ˜ 취약점을 ν•΄κ²°ν•˜μ˜€λ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
λ―Όκ°ν•œ 의료 데이터λ₯Ό 쀑앙 μ„œλ²„λ‘œ μ „μ†‘ν•˜μ§€ μ•Šκ³ λ„ λ‹€κΈ°κ΄€ ν˜‘λ ₯을 톡해 μ •ν™•ν•œ 생쑴 뢄석이 κ°€λŠ₯ν•˜λ‹€.
β€’
λ™ν˜•μ•”ν˜Έ κΈ°μˆ μ„ ν™œμš©ν•˜μ—¬ 데이터 ν”„λΌμ΄λ²„μ‹œλ₯Ό κ°•ν™”ν•˜κ³ , κΈ°μ‘΄ ν”„λ‘œν† μ½œμ˜ 개인 정보 유좜 μœ„ν—˜μ„ μ™„ν™”ν•œλ‹€.
β€’
ν†΅μ‹ λŸ‰μ΄ μ‚¬μ΄νŠΈ μˆ˜μ— μ„ ν˜•μ μœΌλ‘œ λΉ„λ‘€ν•˜κ³  μ‹œκ°„ 지점 μˆ˜μ— 예츑 κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ μ¦κ°€ν•˜λŠ” ν™•μž₯ 법칙을 μ œμ‹œν•˜λ©°, μ‹€μ œ 적용 κ°€λŠ₯성을 높인닀.
β€’
μ•”ν˜Έν™” 및 λ³΅ν˜Έν™” κ³Όμ •μ˜ μ—°μ‚° μ˜€λ²„ν—€λ“œμ™€ λ³΅ν˜Έν™” μœ„μ›νšŒμ˜ ꡬ성 및 관리가 좔가적인 κ³Όμ œκ°€ 될 수 μžˆλ‹€.
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