In-depth Analysis of Privacy Threats in Federated Learning for Medical Data

要約

フェデレーテッド ラーニングは、患者の機密データを保護し、プライバシー規制に準拠するための効果的な方法と考えられているため、医療分野で医療画像を分析するための有望な機械学習技術として浮上しています。
ただし、最近の研究では、フェデレーテッド ラーニングのデフォルト設定により、プライベート トレーニング データが誤ってプライバシー攻撃にさらされる可能性があることが明らかになりました。
したがって、医療分野におけるそのようなプライバシーリスクの強さと潜在的な軽減戦略は依然として不明瞭です。
この論文では、医療データのフェデレーテッド ラーニングにおけるプライバシー リスクの分析と軽減に 3 つの独自の貢献を行っています。
まず、フェデレーテッド ラーニング環境で医療データを処理する際のプライバシー リスクを分析し、プライバシーを保護するための効果的な緩和戦略を開発するための総合的なフレームワーク MedPFL を提案します。
第 2 に、実証分析を通じて、医療画像を処理するフェデレーテッド ラーニングにおける深刻なプライバシー リスクを実証します。この場合、攻撃者はプライバシー攻撃を実行することでプライベートな医療画像を正確に再構成できます。
第三に、ランダム ノイズを追加する一般的な防御メカニズムが、フェデレーテッド ラーニングにおけるプライバシー攻撃から医療画像を保護するのに必ずしも効果的であるとは限らないことを説明します。この攻撃は、医療データのプライバシー保護に関連する独特の差し迫った課題を引き起こします。
さらに、この論文では、フェデレーテッド ラーニング環境における医療データのプライバシー保護に関連するいくつかの独自の研究課題についても説明しています。
私たちは、医療データのフェデレーテッド ラーニングに関連するプライバシー リスクを分析し、軽減するために、いくつかのベンチマーク医療画像データセットに対して広範な実験を実施しています。

要約(オリジナル)

Federated learning is emerging as a promising machine learning technique in the medical field for analyzing medical images, as it is considered an effective method to safeguard sensitive patient data and comply with privacy regulations. However, recent studies have revealed that the default settings of federated learning may inadvertently expose private training data to privacy attacks. Thus, the intensity of such privacy risks and potential mitigation strategies in the medical domain remain unclear. In this paper, we make three original contributions to privacy risk analysis and mitigation in federated learning for medical data. First, we propose a holistic framework, MedPFL, for analyzing privacy risks in processing medical data in the federated learning environment and developing effective mitigation strategies for protecting privacy. Second, through our empirical analysis, we demonstrate the severe privacy risks in federated learning to process medical images, where adversaries can accurately reconstruct private medical images by performing privacy attacks. Third, we illustrate that the prevalent defense mechanism of adding random noises may not always be effective in protecting medical images against privacy attacks in federated learning, which poses unique and pressing challenges related to protecting the privacy of medical data. Furthermore, the paper discusses several unique research questions related to the privacy protection of medical data in the federated learning environment. We conduct extensive experiments on several benchmark medical image datasets to analyze and mitigate the privacy risks associated with federated learning for medical data.

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