roi-leakage: model ağırlıkları ve kayıtlı tahminler
"Sağlık Verilerinde Homomorfik Şifreleme ve Zafiyet Analizi" (B. Tutumlu, A. Uğur, V. Tataroğlu; Pamukkale Üniversitesi, 2026) bildirisinin model ağırlıkları ve kayıtlı tahminleri. Kod ve yeniden üretim adımları: https://github.com/Yabgun/roi-leakage
English: weights and stored predictions for the paper "Homomorphic Encryption and Vulnerability Analysis in Health Data" (in Turkish). ROI-selective homomorphic encryption leaks the diagnosis through the visible context; FoveaHE (foveated full encryption) avoids this leak. Code and reproduction: https://github.com/Yabgun/roi-leakage.
İçerik
Dosyalar projedeki yerleriyle aynı yoldadır; python -m boruhatti.modelleri_indir hepsini indirip SHA-256 ile doğrular.
| Klasör | İçerik | Makalede |
|---|---|---|
modeller/makale/fovea_<veri>_<model>_<temsil>_s<tohum>_<bölme>.npz |
Şifreli çalışabilen modeller (Model D, D2, C), 5 tohum; standardizasyon ve yığın normalizasyonu ağırlıklara katlanmış, CKKS'e hazır | Tablo V |
modeller/makale/ozet_<veri>_<model>_s<tohum>_<bölme>.npz |
Şifreli özet yaklaşımı (dondurulmuş ResNet-18 özeti + şifreli Model D/D2) | Tablo VIII |
modeller/makale/lung_unet.pt |
Göğüs röntgeninde akciğer maskesi için U-Net (COVID-QU-Ex Val Dice 0.978) | Gerçekçilik testi |
modeller/saldirgan_<veri>_<görüş>_tez_s0/ |
Bağlam saldırganı (ImageNet ön eğitimli ResNet-18), tam görüntü ve Π_ROI görüşü; beyin MR'da 5 kat modeli | Tablo III |
results/preds/ |
Makaledeki koşuların kayıtlı tahminleri; makale tabloları bunlardan yeniden hesaplanır | Tablo II, III, V, VIII, IX |
modeller/hf_manifest.json |
Her dosyanın boyutu ve SHA-256 özeti | – |
Saldırgan ağırlıkları makaledeki koşularla aynı ayarla 1 Ekim 2026'da yeniden eğitilmiştir (makaledeki koşular yalnız tahminleri kaydetmişti). AUC farkı makaledeki aynı tohumdan −0.0016 ile +0.0001 arasındadır. Şifreli modellerin ağırlıkları makaledeki koşuların kendisidir; yeniden eğitim bunlarla bit bit aynı sonucu verir.
Sonuçlar (makro AUC)
| Veri | Model | Girdi | Makalede (5 tohum) | Bu depodaki ağırlık |
|---|---|---|---|---|
| Beyin MR | Bağlam saldırganı (ResNet-18) | Π_ROI'de sunucunun gördüğü görüntü (tümör gizli) | 0.9759 ± 0.0007 | 0.9743 (tohum 0, yeniden eğitim) |
| Beyin MR | Bağlam saldırganı (ResNet-18) | Tam görüntü (şifresiz) | 0.9843 ± 0.0012 | 0.9842 (tohum 0, yeniden eğitim) |
| COVID-QU-Ex | Bağlam saldırganı (ResNet-18) | Π_ROI'de sunucunun gördüğü görüntü (akciğerler gizli) | 0.9932 ± 0.0001 | 0.9934 (tohum 0, yeniden eğitim) |
| COVID-QU-Ex | Bağlam saldırganı (ResNet-18) | Tam görüntü (şifresiz) | 0.9966 ± 0.0002 | 0.9967 (tohum 0, yeniden eğitim) |
| Beyin MR | FoveaHE F32_G16 + Model D | Şifreli odaklı temsil | 0.948 | makaledeki ağırlıkların kendisi (5 tohum) |
| COVID-QU-Ex | FoveaHE F32_G16 + Model D2 | Şifreli odaklı temsil | 0.954 | makaledeki ağırlıkların kendisi (5 tohum) |
Kesinlik, duyarlılık, F1 ve karışıklık matrisleri: depodaki results/tables/metrikler_ozet.md; ana modellerinki makalede Tablo IX'dadır.
Kullanım sınırları
Araştırma amaçlıdır; klinik karar için kullanılamaz. Modeller yalnız bu iki veri kümesiyle eğitilmiştir. Yeni
görüntülerle kullanım için girdi beklentileri: depodaki docs/GIRDI_SOZLESMESI.md.
Eğitim verileri
| Veri | Kaynak | Lisans |
|---|---|---|
| Beyin tümörü MR | figshare 1512427 (Cheng vd., PLOS ONE 2015) | CC BY 4.0 |
| COVID-QU-Ex | Kaggle anasmohammedtahir/covidqu (Tahir vd., 2021) |
CC BY-SA 4.0 |
Veriler bu depoda yoktur; özgün kaynaklarından indirilir.