安全倫理
聯邦學習中的隱私洩漏風險：放射科報告中分詞器設計的比較評估
Privacy Leakage in Federated Learning in Radiology Reports: A Comparative Evaluation of Tokenizer-Driven Privacy Risks
arXiv cs.LG · 2026-07-18
摘要
研究揭示聯邦學習在醫療文本處理中面臨的梯度反演攻擊風險，攻擊者可以從共享的模型更新中重構敏感信息。研究團隊在三種不同分詞器（GPT-2、RadBERT、LLaMA-2）下進行對比實驗，發現精確句子重構率達 31% 至 44%，說明即使不共享原始數據的聯邦學習方案仍可能洩露患者隱私資訊。
●開發者：需要在設計聯邦學習系統時加強梯度隱私保護機制，考慮分詞器的安全性
●投資人：醫療 AI 和隱私計算領域面臨新的安全挑戰，差分隱私和安全聚合技術前景看好
●一般用戶：醫療機構採用聯邦學習時需更謹慎評估隱私保護措施
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