[發明專利]基于可信計算及隱私保護的醫療數據聯合學習系統及方法

有效

• 申請號: 201910506663.3
• 申請日: 2019-06-12
• 公開（公告）號: CN110197084B
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 王爽;鄭灝;王曉峰;湯海旭;竇佐超;王文浩
• 申請（專利權）人: 上海聯息生物科技有限公司
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G16H50/70
• 代理公司: 上海元好知識產權代理有限公司 31323
• 代理人: 包姝晴;張靜潔

1.一種基于可信計算及隱私保護的醫療數據聯合學習方法，其特征在于，

聯合學習中心控制層設置有中心節點服務器及安全計算服務器，與各數據節點的數據貢獻者管理層分別設置的數據節點服務器進行交互；

所述中心節點服務器，接受數據貢獻者通過所在數據節點的數據節點服務器上傳的非敏感的元信息進行存儲；其中，所述數據節點服務器用于注冊本地數據集合，上傳元信息到中心節點服務器進行備案；所述元信息，對應于數據貢獻者的原始數據而不包含原始數據的敏感信息；

所述中心節點服務器，接受數據挖掘者通過數據挖掘者交互層發起的聯合學習請求進行處理，將數據挖掘者創建的聯合學習實例通知安全計算服務器，并向當前聯合學習請求涉及的數據節點發送本地計算請求；收到本地計算請求的數據節點服務器，對本地存儲的原始數據進行本地隔離計算，并將得到的非敏感的中間結果發送至所述安全計算服務器；

所述安全計算服務器對數據節點服務器向其發送的中間結果進行匯總和分析得到聯合學習結果；所述中心節點服務器根據聯合學習結果生成聯合學習報告，并返回給數據挖掘者交互層。

2.如權利要求1所述的醫療數據聯合學習方法，其特征在于，

所述醫療數據聯合學習方法，包含以下過程：

第一步，數據貢獻者的所有原始數據，在本地的防火墻之內進行注冊、存儲；數據貢獻者通過第一交互系統訪問數據節點服務器，進行數據集合注冊，指定數據集合的訪問權限和有效時間；所有原始數據存儲于本地私密數據庫，處于防火墻之內；數據節點服務器將元信息發送到中心節點服務器備案；

第二步，數據挖掘者通過第二交互系統訪問中心節點服務器，完成用戶注冊及驗證后，基于自身權限搜索可用的數據集合，創建聯合學習實例；

第三步，數據挖掘者向中心節點服務器發起聯合學習請求；

第四步，基于數據挖掘者所選擇的數據集合，中心節點服務器向當前聯合學習請求涉及的所有數據節點發出本地計算請求；

第五步，接受本地計算請求的數據節點，通過各自的數據節點服務器，在防火墻之內基于原始數據進行本地隔離計算，并與安全計算服務器進行中間結果交互；所述中間結果不包含原始數據；

第六步，安全計算服務器對所有數據節點的本地隔離計算得到的中間結果進行匯總更新，生成并輸出聯合學習結果，返回給中心節點服務器；

第七步，中心節點服務器生成聯合學習報告，支持數據挖掘者對聯合學習結果的獲取使用。

3.如權利要求1或2所述的醫療數據聯合學習方法，其特征在于，

所述數據貢獻者通過所在數據節點的數據貢獻者管理層，在進行數據集合注冊的過程中還進行訪問權限的設置；

所述訪問權限，對允許使用數據的時間、地點、數據挖掘者、聯合學習任務之中的一項或多項進行指定。

4.如權利要求1或2所述的醫療數據聯合學習方法，其特征在于，

所述數據挖掘者選擇公開數據權限的數據，和/或數據貢獻者指定給該數據挖掘者的數據進行聯合學習；

所述數據挖掘者將自己的聯合學習實例設置為私有或公開，允許其他數據挖掘者對公開的聯合學習實例進行查詢和研究。

5.如權利要求1或2所述的醫療數據聯合學習方法，其特征在于，

各數據節點的元信息、中間結果，均以加密狀態，上傳到所述聯合學習中心控制層。

6.如權利要求2所述的醫療數據聯合學習方法，其特征在于，

在將元信息上傳到中心節點服務器之前，數據節點會對中心節點服務器發起基于英特爾軟件防護擴展服務的遠程飛地認證；

所述安全計算服務器使用英特爾軟件防護擴展服務，對各數據節點上傳的中間結果進行匯總和分析。

7.如權利要求1或2所述的醫療數據聯合學習方法，其特征在于，

所述元信息，包含數據節點服務器的網絡協議地址和端口，原始數據的文件名稱、描述以及支持的研究方法；所述中間結果包含中間訓練模型、統計學參數。