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Privacy-Preserving Text Inference for Health-Misinformation Classification and Semantic Retrieval
- 1.CKKS 동형암호 기반으로 건강오정보 분류와 의미 검색을 함께 지원하는 프라이버시 보존 추론 프레임워크
- 2.BioBERT·MPNet·TF-IDF 결합 분류기가 정확도 0.971, macro-F1 0.950 달성
- 3.검색 모델은 STS-B 인간 유사도와 피어슨상관 0.8691, 평문·암호문 추론 결과 동일
- 4.CKKS SIMD 패킹 최적화로 단일쿼리 지연 222초→5.2초, 통신량 6.11GB→2.13MB 축소
왜 중요한가?
민감한 의료 질의를 암호화 상태로 유지하면서도 평문과 동일한 정확도로 건강오정보를 탐지·검색할 수 있음을 실증, 개인정보 우려로 도입이 어려웠던 공공보건 AI 서비스의 배포 가능성을 높인다.
본문 미리보기
arXiv:2610.20796v1 Announce Type: new Abstract: Health-misinformation analysis presents a dual challenge: misleading claims can affect public well-being, while systems designed to detect them may expose sensitive user-submitted text. This motivates privacy-preserving inference for public-health applications in which user queries may contain confidential medical information and trained models and reference databases are maintained on organizational servers. We design a privacy-preserving text in
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