基因组分析的隐私保护框架：基于多密钥同态加密的研究 学术背景 随着基因组测序成本的降低，基因组数据的广泛可用性为个性化医疗（也称为基因组医学）开辟了新的可能性。然而，基因组数据包含大量敏感信息，如疾病易感性、祖先信息和身体特征，这些信息的隐私问题成为了医学研究和数据共享的重大障碍。尽管研究人员已经提出了多种隐私保护技术，但现有的基于密码学的方法在互操作性、可扩展性、隐私保护程度以及多方分析支持方面仍存在不足。这些局限性限制了基因组数据的潜力，阻碍了其在医学研究中的应用。因此，开发一种既能保护隐私又能支持多方基因组数据处理的加密技术成为了迫切需求。 论文来源 这篇论文由Mina Namazi、Mohammadali Farahpoor、Erman Ayday和Fernando Pérez-Go...