面向医学图像模型发布的隐私与性能联合测试方法和系统

本发明提供一种面向医学图像模型发布的隐私与性能联合测试方法和系统，涉及医学人工智能与数据隐私安全技术领域，该方法为获取模型参数、差分隐私配置、患者索引及测试集合；基于患者索引将同主体训练样本聚合为隐私单元数据，调用模型参数运算得到成员泄露分数矩阵；对该矩阵执行聚合处理生成带有置信区间的聚合统计量，经推断攻击计算得到隐私泄露风险指标；结合隐私配置计算保护有效性量化值，并基于测试集合生成性能损失量化值；最后依据两项量化值通过门控逻辑匹配，输出发布准入策略标识并生成联合测试审计报告。本发明解决了单样本测试无法反映患者级风险、缺乏隐私与性能联合验证及不适应数据不出域的问题。