Please use this identifier to cite or link to this item: doi:10.22028/D291-27302
Title: Quantifying and mitigating privacy risks in biomedical data
Author(s): Berrang, Pascal
Language: English
Year of Publication: 2017
Place of publication: Saarbrücken
SWD key words: Computersicherheit
Privatsphäre
Biomedizin
Datenschutz
Informatik
Free key words: Privacy
Security
Cryptography
Cryptographic Protocols
Bayesian Networks
Biomedical Data
Differential Privacy
Privacy Assessment
Genomic Privacy
Epigenetic Privacy
DDC notations: 004 Computer science, internet
500 Science
600 Technology
610 Medicine and health
Publikation type: Doctoral Thesis
Abstract: Die stetig sinkenden Kosten für molekulares Profiling haben der Biomedizin zahlreiche neue Arten biomedizinischer Daten geliefert und den Durchbruch für eine präzisere und personalisierte Medizin ermöglicht. Die Veröffentlichung dieser inhärent hochsensiblen und miteinander verbundenen Daten stellt jedoch eine neue Bedrohung für unsere Privatsphäre dar. Während die IT-Sicherheitsforschung sich bisher hauptsächlich auf die Auswirkung genetischer Daten auf die Privatsphäre konzentriert hat, wurden die vielfältigen Risiken durch andere Arten biomedizinischer Daten – epigenetischer Daten im Speziellen – größtenteils außer Acht gelassen. Diese Dissertation stellt Verfahren zur Messung und Abwehr solcher Privatsphärerisiken vor. Neben dem Genom konzentrieren wir uns auf zwei der wichtigsten gesundheitsrelevanten epigenetischen Elemente: microRNAs und DNA-Methylierung. Wir quantifizieren die Privatsphäre für die folgenden realistischen Angriffe: (1) Verknüpfung von Profilen über die Zeit, Verknüpfung verschiedener Datentypen und verwandter Personen, (2) Feststellung der Studienteilnahme und (3) Inferenz von Attributen. Unsere Resultate bekräftigen, dass die Privatsphärerisiken solcher Daten ernst genommen werden müssen. Zudem präsentieren und evaluieren wir Lösungen zum Schutz der Privatsphäre. Sie reichen von der Anwendung von Differential Privacy unter Berücksichtigung des Nutzwertes bis zu kryptographischen Protokollen zur sicheren Auswertung eines Random Forests.
The decreasing costs of molecular profiling have fueled the biomedical research community with a plethora of new types of biomedical data, allowing for a breakthrough towards a more precise and personalized medicine. However, the release of these intrinsically highly sensitive, interdependent data poses a new severe privacy threat. So far, the security community has mostly focused on privacy risks arising from genomic data. However, the manifold privacy risks stemming from other types of biomedical data – and epigenetic data in particular – have been largely overlooked. In this thesis, we provide means to quantify and protect the privacy of individuals’ biomedical data. Besides the genome, we specifically focus on two of the most important epigenetic elements influencing human health: microRNAs and DNA methylation. We quantify the privacy for multiple realistic attack scenarios, namely, (1) linkability attacks along the temporal dimension, between different types of data, and between related individuals, (2) membership attacks, and (3) inference attacks. Our results underline that the privacy risks inherent to biomedical data have to be taken seriously. Moreover, we present and evaluate solutions to preserve the privacy of individuals. Our mitigation techniques stretch from the differentially private release of epigenetic data, considering its utility, up to cryptographic constructions to securely, and privately evaluate a random forest on a patient’s data.
Link to this record: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-ds-273020
hdl:20.500.11880/27145
http://dx.doi.org/10.22028/D291-27302
Advisor: Backes, Michael
Date of oral examination: 25-Jul-2018
Date of registration: 13-Aug-2018
Faculty: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Department: MI - Informatik
Collections:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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