전자건강기록(EHR)의 프라이버시 보호를 위한 효율적 동형암호 기법 제안
An Efficient Homomorphic Encryption Scheme for Privacy-Preserving Electronic Health Records (EHRs)
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전자건강기록(EHR)은 환자의 진료 정보를 포함한 의료 데이터로 공중보건 및 임상 연구에서 중요한 가치를지닌다. 그러나 개인정보보호법, GDPR(General Data Protection Regulation), HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 등 규제로 인해 연구자는 원본 데이터에 직접 접근할 수 없어 활용에 제약이따른다. 기존 연구는 동형암호(Homomorphic Encryption, HE)를 적용해 집단 수준 분석을 가능하게 했으나 높은연산량으로 실용성이 제한되었다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 모집군에서 실제 등장한 질병 코드만 추출하고, 제로패딩으로 동일 길이 벡터를 구성한 뒤 슬롯 순서 무작위화(Random Slot Permutation, RSP) 방식을 적용하는 기법을제안한다. 이로써 HE 연산 호환성을 확보하면서 통계적 패턴 노출을 차단하고, 연구자는 매핑 슬롯을 활용해 원하는통계치를 효율적으로 집계할 수 있다. 제안 기법은 프라이버시를 보장하면서도 단순하고 실용적인 집단 데이터 분석을 지원한다.
Abstract
Electronic health records (EHRs) are medical data including patients' medical information and have important value in public health and clinical research. However, due to regulations such as the Personal Information Protection Act, GDPR, and HIPAA, researchers cannot directly access the original data, limiting their use. Existing studies have applied homogeneous encryption (HE) to enable group-level analysis, but their practicality has been limited due to the high amount of computation. To solve this problem, this study proposes a technique that extracts only the disease code that actually appeared in the recruitment group, constructs the same length vector with zero padding, and applies the Random Slot Permutation (RSP) method. This blocks statistical pattern exposure while ensuring HE operation compatibility, and enables researchers to efficiently aggregate desired statistics using mapping slots. The proposed technique ensures privacy while also supporting simple and practical collective data analysis.