• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

简化多方计算:联邦安全计算的客户端驱动元协议。

Simplifying Multiparty Computation: A Client-Driven Metaprotocol for Federated Secure Computing.

机构信息

Digital Medicine, University Hospital of Augsburg, Augsburg, Germany.

Department of Radiation Oncology, LMU University Hospital, LMU Munich.

出版信息

Stud Health Technol Inform. 2024 Aug 30;317:244-250. doi: 10.3233/SHTI240863.

DOI:10.3233/SHTI240863
PMID:39234728
Abstract

INTRODUCTION

Secure Multi-Party Computation (SMPC) offers a powerful tool for collaborative healthcare research while preserving patient data privacy.

STATE OF THE ART

However, existing SMPC frameworks often require separate executions for each desired computation and measurement period, limiting user flexibility.

CONCEPT

This research explores the potential of a client-driven metaprotocol for the Federated Secure Computing (FSC) framework and its SImple Multiparty ComputatiON (SIMON) protocol as a step towards more flexible SMPC solutions.

IMPLEMENTATION

This client-driven metaprotocol empowers users to specify and execute multiple calculations across diverse measurement periods within a single client-side code execution. This eliminates the need for repeated code executions and streamlines the analysis process. The metaprotocol offers a user-friendly interface, enabling researchers with limited cryptography expertise to leverage the power of SMPC for complex healthcare analyses.

LESSONS LEARNED

We evaluate the performance of the client-driven metaprotocol against a baseline iterative approach. Our evaluation demonstrates performance improvements compared to traditional iterative approaches, making this metaprotocol a valuable tool for advancing secure and efficient collaborative healthcare research.

摘要

简介

安全多方计算(SMPC)为协作式医疗保健研究提供了强大的工具,同时保护了患者数据隐私。

现状

然而,现有的 SMPC 框架通常需要为每个所需的计算和测量周期单独执行,限制了用户的灵活性。

概念

本研究探讨了客户端驱动的元协议在联邦安全计算(FSC)框架及其 SIMON 协议中的潜力,这是迈向更灵活的 SMPC 解决方案的一步。

实现

这种客户端驱动的元协议使用户能够在单个客户端代码执行中跨多个测量周期指定和执行多个计算。这消除了对重复代码执行的需求,并简化了分析过程。该元协议提供了一个用户友好的界面,使具有有限密码学专业知识的研究人员能够利用 SMPC 的强大功能进行复杂的医疗保健分析。

经验教训

我们针对基准迭代方法评估了客户端驱动的元协议的性能。我们的评估表明,与传统的迭代方法相比,该元协议具有性能优势,使其成为推进安全高效的协作式医疗保健研究的有价值的工具。

相似文献

1
Simplifying Multiparty Computation: A Client-Driven Metaprotocol for Federated Secure Computing.简化多方计算:联邦安全计算的客户端驱动元协议。
Stud Health Technol Inform. 2024 Aug 30;317:244-250. doi: 10.3233/SHTI240863.
2
EasySMPC: a simple but powerful no-code tool for practical secure multiparty computation.EasySMPC:一个简单而强大的实用安全多方计算无代码工具。
BMC Bioinformatics. 2022 Dec 9;23(1):531. doi: 10.1186/s12859-022-05044-8.
3
A Secure Multi-Party Computation Protocol for Time-To-Event Analyses.一种用于事件发生时间分析的安全多方计算协议。
Stud Health Technol Inform. 2020 Jun 16;270:8-12. doi: 10.3233/SHTI200112.
4
A Privacy-Preserving Log-Rank Test for the Kaplan-Meier Estimator With Secure Multiparty Computation: Algorithm Development and Validation.一种基于安全多方计算的Kaplan-Meier估计器的隐私保护对数秩检验:算法开发与验证
JMIR Med Inform. 2021 Jan 18;9(1):e22158. doi: 10.2196/22158.
5
Federated Machine Learning, Privacy-Enhancing Technologies, and Data Protection Laws in Medical Research: Scoping Review.联邦机器学习、隐私增强技术和医疗研究中的数据保护法规:范围综述。
J Med Internet Res. 2023 Mar 30;25:e41588. doi: 10.2196/41588.
6
Record linkage based patient intersection cardinality for rare disease studies using Mainzelliste and secure multi-party computation.基于 Mainzelliste 和安全多方计算的罕见病研究中基于记录链接的患者交集基数。
J Transl Med. 2022 Oct 8;20(1):458. doi: 10.1186/s12967-022-03671-6.
7
High performance logistic regression for privacy-preserving genome analysis.用于隐私保护基因组分析的高性能逻辑回归。
BMC Med Genomics. 2021 Jan 20;14(1):23. doi: 10.1186/s12920-020-00869-9.
8
Privacy-preserving record linkage in large databases using secure multiparty computation.使用安全多方计算在大型数据库中进行隐私保护的记录链接。
BMC Med Genomics. 2018 Oct 11;11(Suppl 4):84. doi: 10.1186/s12920-018-0400-8.
9
An enhanced mobile-healthcare emergency system based on extended chaotic maps.一种基于扩展混沌映射的增强型移动医疗应急系统。
J Med Syst. 2013 Oct;37(5):9973. doi: 10.1007/s10916-013-9973-0. Epub 2013 Sep 10.
10
Implementation and evaluation of an efficient secure computation system using 'R' for healthcare statistics.利用“R”实现高效安全的计算系统在医疗保健统计中的应用与评估。
J Am Med Inform Assoc. 2014 Oct;21(e2):e326-31. doi: 10.1136/amiajnl-2014-002631. Epub 2014 Apr 24.

引用本文的文献

1
Distributed Collaborative Data Processing Framework for Unmanned Platforms Based on Federated Edge Intelligence.基于联邦边缘智能的无人平台分布式协作数据处理框架
Sensors (Basel). 2025 Aug 1;25(15):4752. doi: 10.3390/s25154752.
2
Privacy-friendly evaluation of patient data with secure multiparty computation in a European pilot study.在一项欧洲试点研究中使用安全多方计算对患者数据进行隐私友好型评估。
NPJ Digit Med. 2024 Oct 14;7(1):280. doi: 10.1038/s41746-024-01293-4.