I detta dokument presenterar vi en ny metod för att utföra viktiga klasser av genomiska beräkningar (t.ex. söka efter homologa gener) som gör ett betydande steg mot integritetsskydd på detta område. Vårt tillvägagångssätt utnyttjar en viktig egenskap hos det mänskliga genomet, nämligen att den stora majoriteten av det delas mellan människor (och därmed allmänheten), och följaktligen relativt lite av det är känslig. Utifrån denna observation föreslår vi ett ramverk för skydd av privatlivet som partitionerar en genomisk beräkning och distribuerar delen om känsliga data till dataleverantören och delen om pubic-data till dataanvändaren. En sådan partition uppnås genom program specialisering som möjliggör ett biocomputing program för att utföra en konkret utförande på offentliga data och en symbolisk körning på känsliga data. Som ett resultat, programmet förenklas till ett effektivt frågeprogram som tar endast känsliga genetiska data som ingångar. Vi bevisar effektiviteten av våra tekniker på en uppsättning dynamiska programmeringsalgoritmer som är vanliga inom genomic computing. Vi utvecklar ett verktyg för programomvandling som automatiskt instrumenterar ett äldre program för specialiseringsverksamhet. Vi visar också att våra tekniker i hög grad kan underlätta säkra multi-part beräkningar på stora biocomputing problem.
Dessutom, i REF, Wang et al. föreslå en ram för skydd av privatlivet för viktiga klasser av genomiska beräkningar (t.ex. söka efter homologa gener).
Privacy-preserving genomic computation through program specialization
{'venue': 'ACM Conference on Computer and Communications Security', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}