Computationally demanding tasks are typically calculated in dedicated data centers, and real-time visualizations also follow this trend. Some rendering tasks, however, require the highest level of confidentiality so that no other party, besides the owner, can read or see the sensitive data. Here we present a direct volume rendering approach that performs volume rendering directly on encrypted volume data by using the homomorphic Paillier encryption algorithm. This approach ensures that the volume data and rendered image are uninterpretable to the rendering server. Our volume rendering pipeline introduces novel approaches for encrypted-data compositing, interpolation, and opacity modulation, as well as simple transfer function design, where each of these routines maintains the highest level of privacy. We present performance and memory overhead analysis that is associated with our privacy-preserving scheme. Our approach is open and secure by design, as opposed to secure through obscurity. Owners of the data only have to keep their secure key confidential to guarantee the privacy of their volume data and the rendered images. Our work is, to our knowledge, the first privacy-preserving remote volume-rendering approach that does not require that any server involved be trustworthy; even in cases when the server is compromised, no sensitive data will be leaked to a foreign party.


翻译:计算要求很高的任务通常由专门的数据中心计算,实时视觉化也遵循这一趋势。但是,有些任务需要最高程度的保密性,这样除了所有者之外,任何其他方都无法读取或查看敏感数据。这里我们展示了直接的量化转换方法,通过使用同质 Paillier 加密算法,对加密量数据进行量化直接转换;这种方法确保了数量数据和成像无法被传输服务器解释。我们的数据传输管道为加密数据配置、内插和不透明调控以及简单的传输功能设计引入了新的方法,而其中每个常规都保持最高程度的隐私。我们展示了与我们隐私保护计划相关的性能和存储管理器分析。我们的方法通过设计而开放和安全地直接生成加密的量数据,而不是通过模糊性能加密。数据的所有者只需保持其安全的关键保密性,才能保证其数量数据和成像的隐私。我们的工作是,根据我们的知识,第一个保存隐私的远程量变换功能设计,以及简单的传输功能设计,其中每个常规都保持最高程度的隐私和高度的隐私和高度的隐私和记忆性间接性分析,而不需要任何敏感服务器的泄漏。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
最新《几何深度学习》教程,100页ppt,Geometric Deep Learning
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月16日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2020年5月22日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年4月29日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2020年11月23日
Arxiv
0+阅读 · 2020年11月19日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年4月29日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员