Privacy Preserving Disease Prediction Across Multiple Hospitals Using CKKS Based Homomorphic Federated Learning
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم الاتحادي المتجانس القائم على خوارزمية CKKS، والذي يتيح التنبؤ بالأمراض مع الحفاظ على الخصوصية عبر مستشفيات متعددة من خلال تشفير تحديثات النماذج لمنع هجمات استنتاج العضوية، رغم أن هذا التعزيز الأمني يأتي على حساب عبء اتصالات كبير وانخفاض في المنفعة التنبؤية مقارنة بالأساليب التي تستخدم النصوص الصريحة.