Machine Learning on Big Data gets more and more attention in various fields. Even so privacy-preserving techniques become more important, even necessary due to legal regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR). On the other hand data is often distributed among various parties. Especially in the medical context there are several data holders, e.g. hospitals and we need to deal with highly sensitive values. A real world scenario would be data that is held in an electronic patient record that is available in many countries by now. The medical data is encrypted. Users (e.g. physicians, hospitals) can only decrypt the data after patient authorization. One of the main questions concerning this scenario is whether it is possible to process the data for research purposes without violating the privacy of the data owner. We want to evaluate which cryptographic mechanism - homomorphic encryption, multiparty computation or trusted execution environements - can be used for this task.


翻译:“大数据”上的机器学习在各个领域越来越受到越来越多的关注。即使如此,隐私保护技术也变得更加重要,甚至由于一般数据保护条例(GDPR)等法律条例而有必要。另一方面,数据往往在各方之间分布。特别是在医疗方面,有好几个数据持有者,例如医院,我们需要处理高度敏感的值。现实世界情景是,数据保存在目前许多国家现有的电子病人记录中。医疗数据是加密的。用户(例如医生、医院)只能在病人授权后才能解密数据。关于这种情况的一个主要问题是,是否有可能在不侵犯数据拥有者的隐私的情况下为研究目的处理数据。我们要评估什么加密机制――同式加密、多式计算或可信赖的处决环境――可用于这项任务。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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