全同态加密医疗数据分析集python实现

摘要

全同态加密（FHE）允许在密文上直接进行加减乘等通用运算，而无需解密，从而在不袒露原始数据的条件下实现统计分析和呆板学习模型推理。本博客将：

• 基于 Pyfhel 库天生 FHE 上下文并演示密文运算原理
  
• 自动天生模拟医疗数据（如患者年事、血压、血糖等）并生存为 ./data/medical_data.csv。
  
• 计划系统架构，结合异步任务与（可选）GPU 加速实验加密态平均值、方差和线性回归等分析，保障 GUI 不卡顿。
  
• 使用 Mermaid（低版本）绘制架构与流程图，阐明模块协作。
  
• 基于 PyQt6 构建可视化界面，实现数据加载、密钥管理、密文分析、结果展示等功能。
  
• 提供完备、可实验的 Python 代码，并进行自查测试，确保无错误、可直接部署。
  

通过本博客，读者可全面掌握怎样在医疗场景中利用 FHE 技术安全分析敏感数据，同时获得一个功能完善、界面友好的演示系统。

<hr> 一、前言</


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