Please use this identifier to cite or link to this item: doi:10.22028/D291-37172
Title: Health privacy : methods for privacy-preserving data sharing of methylation, microbiome and eye tracking data
Author(s): Hagestedt, Inken
Language: English
Year of Publication: 2021
DDC notations: 004 Computer science, internet
Publikation type: Dissertation
Abstract: This thesis studies the privacy risks of biomedical data and develops mechanisms for privacy-preserving data sharing. The contribution of this work is two-fold: First, we demonstrate privacy risks of a variety of biomedical data types such as DNA methylation data, microbiome data and eye tracking data. Despite being less stable than well-studied genome data and more prone to environmental changes, well-known privacy attacks can be adopted and threaten the privacy of data donors. Nevertheless, data sharing is crucial to advance biomedical research given that collection the data of a sufficiently large population is complex and costly. Therefore, we develop as a second step privacy- preserving tools that enable researchers to share such biomedical data. and second, we equip researchers with tools to enable privacy-preserving data sharing. These tools are mostly based on differential privacy, machine learning techniques and adversarial examples and carefully tuned to the concrete use case to maintain data utility while preserving privacy.
Diese Dissertation beleuchtet Risiken für die Privatsphäre von biomedizinischen Daten und entwickelt Mechanismen für privatsphäre-erthaltendes Teilen von Daten. Dies zerfällt in zwei Teile: Zunächst zeigen wir die Risiken für die Privatsphäre auf, die von biomedizinischen Daten wie DNA Methylierung, Mikrobiomdaten und bei der Aufnahme von Augenbewegungen vorkommen. Obwohl diese Daten weniger stabil sind als Genomdaten, deren Risiken der Forschung gut bekannt sind, und sich mehr unter Umwelteinflüssen ändern, können bekannte Angriffe angepasst werden und bedrohen die Privatsphäre der Datenspender. Dennoch ist das Teilen von Daten essentiell um biomedizinische Forschung voranzutreiben, denn Daten von einer ausreichend großen Studienpopulation zu sammeln ist aufwändig und teuer. Deshalb entwickeln wir als zweiten Schritt privatsphäre-erhaltende Techniken, die es Wissenschaftlern erlauben, solche biomedizinischen Daten zu teilen. Diese Techniken basieren im Wesentlichen auf differentieller Privatsphäre und feindlichen Beispielen und sind sorgfältig auf den konkreten Einsatzzweck angepasst um den Nutzen der Daten zu erhalten und gleichzeitig die Privatsphäre zu schützen.
Link to this record: urn:nbn:de:bsz:291--ds-371726
hdl:20.500.11880/33921
http://dx.doi.org/10.22028/D291-37172
Advisor: Backes, Michael
Date of oral examination: 8-Dec-2021
Date of registration: 6-Oct-2022
Faculty: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Department: MI - Informatik
Professorship: MI - Prof. Dr. Michael Backes
Collections:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Files for this record:
File Description SizeFormat 
thesis_inken_print_content.pdfDissertation7,61 MBAdobe PDFView/Open


Items in SciDok are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.