医疗辅助诊断系统的双向隐私保护方法：结合决策树与不经意传输

"这篇论文探讨了在医疗辅助诊断系统中应用新型双向隐私保护方法，结合了决策树和不经意传输（Oblivious Transfer, OT）技术，旨在保护患者隐私及查询过程中的信息安全。" 在医疗辅助诊断系统中，患者的个人隐私保护是一个至关重要的问题。论文提出了一种创新的方法，它首先运用决策树算法对已有的诊断信息进行分类，形成辅助诊断模型。决策树的构建过程通过差分隐私技术增强，以防止在构建过程中泄露数据库的敏感信息。差分隐私是一种统计学方法，可以在提供有用数据分析的同时，保证单个个体的信息无法被识别。 接下来，论文引入了不经意传输（OT）技术，这是一种密码学概念，用于在双方之间安全地交换信息，其中一方可以获取所需信息而不让另一方知道其选择的信息内容。在查询过程中，OT技术保护了客户端的查询隐私，避免了服务器或数据库了解客户端的具体查询内容。 为了解决决策树算法与OT协议的结合问题，作者提出了一种决策树索引协议。这个协议使得决策树的查询操作能有效地与OT协议相互配合，实现了在保护隐私的同时，客户端仍能获得准确的查询结果。 论文强调，提出的双向隐私保护方法首次将决策树与OT技术整合应用于医疗辅助诊断系统，全面保护了客户端、服务器和数据库的隐私。理论分析显示，这种方法在保护隐私的同时保持了较高的通信效率。实验结果进一步证实，该方法不仅查询效率高，而且查询准确率也高。 关键词包括：医疗辅助诊断、双向隐私保护、决策树和不经意传输。该研究对于促进医疗信息系统的安全性和隐私保护具有重要意义，为今后相关领域的研究提供了新的思路和方法。