MedBlindTuner: Towards Privacy-preserving Fine-tuning on Biomedical Images with Transformers and Fully Homomorphic Encryption

📄 arXiv: 2401.09604v1 📥 PDF

作者: Prajwal Panzade, Daniel Takabi, Zhipeng Cai

分类: cs.CR, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-01-17

备注: Accepted for the presentation at W3PHIAI, The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence 2024

💡 一句话要点

提出MedBlindTuner以解决医疗图像隐私保护问题

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 医疗图像分析 隐私保护 完全同态加密 数据高效变换器 机器学习 模型训练 数据安全

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理医疗图像时，患者数据的隐私保护面临重大挑战，尤其是在外包机器学习服务时。
  2. 本文提出的MedBlindTuner框架，通过完全同态加密和数据高效图像变换器，确保在加密图像上进行模型训练，保护患者隐私。
  3. 实验结果显示，MedBlindTuner在准确性上与传统方法相当，证明了其在隐私保护和模型性能之间的有效平衡。

📝 摘要（中文）

随着机器学习的进步，医疗图像分析得到了显著提升，医院越来越依赖外部机器学习服务。然而，分享敏感患者数据（如胸部X光片）存在隐私风险。为了解决这一问题，本文提出了MedBlindTuner，一个利用完全同态加密（FHE）和数据高效图像变换器（DEiT）的隐私保护框架。MedBlindTuner使得机器学习模型能够在FHE加密的医疗图像上进行训练。实验结果表明，MedBlindTuner在准确性上与非加密图像训练的模型相当，提供了一种安全的外包机器学习计算解决方案，同时保护患者数据隐私。至今为止，这是在该领域首次将数据高效图像变换器和完全同态加密结合使用的研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在医疗图像分析中，患者数据隐私保护不足的问题。现有方法在外包机器学习计算时，容易导致敏感数据泄露。

核心思路：MedBlindTuner框架的核心思路是结合完全同态加密和数据高效图像变换器，使得机器学习模型能够在加密的医疗图像上进行训练，从而保护患者隐私。

技术框架：该框架主要包括数据加密模块、模型训练模块和解密模块。数据加密模块负责将医疗图像进行完全同态加密，模型训练模块则在加密数据上进行训练，最后解密模块用于获取训练后的模型输出。

关键创新：MedBlindTuner的最大创新在于首次将数据高效图像变换器与完全同态加密结合应用于医疗图像分析领域，显著提升了隐私保护能力。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以适应加密数据的训练，并优化了网络结构以提高训练效率和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MedBlindTuner在FHE加密的医疗图像上训练的模型，其准确性与在非加密图像上训练的模型相当，展示了其在隐私保护和模型性能之间的有效平衡。具体而言，MedBlindTuner在多个测试集上的表现均未显著下降，证明了其可行性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、远程医疗服务和数据隐私保护等。通过实现安全的机器学习模型训练，MedBlindTuner能够在不泄露患者隐私的情况下，促进医疗数据的共享与利用，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Advancements in machine learning (ML) have significantly revolutionized medical image analysis, prompting hospitals to rely on external ML services. However, the exchange of sensitive patient data, such as chest X-rays, poses inherent privacy risks when shared with third parties. Addressing this concern, we propose MedBlindTuner, a privacy-preserving framework leveraging fully homomorphic encryption (FHE) and a data-efficient image transformer (DEiT). MedBlindTuner enables the training of ML models exclusively on FHE-encrypted medical images. Our experimental evaluation demonstrates that MedBlindTuner achieves comparable accuracy to models trained on non-encrypted images, offering a secure solution for outsourcing ML computations while preserving patient data privacy. To the best of our knowledge, this is the first work that uses data-efficient image transformers and fully homomorphic encryption in this domain.