최근 몇 년 동안 로컬 서버에서 여러 HLA(Human Leukocyte Antigen) 대치(imputation) 방법이 개발되었으며, 단일 염기다형성(single nucleotide polymorphisms, SNPs)을 입력으로 사용하여 HLA 유전자형(HLA genotypes)을 예측한다. 그러나 이러한 방법은 종종 이용 가능한 HLA 기준 패널(HLA reference panels)이 필요하며, 이는 대개 구하기 어렵고 메모리 사용량이 많다. 클라우드 기반 외주형 HLA 대치는 클라우드 서버에 내장된 기준 패널을 활용함으로써 이러한 한계를 극복하여, 로컬 저장소에 대한 요구를 제거한다. 하지만 유전자형 데이터를 온라인으로 업로드하는 과정에서 개인정보 보호에 대한 우려가 제기된다. 업로드된 데이터는 제3자에 대해서는 안전하지만, 클라우드 서버 관리자에 의해 오용될 수 있다. 또한 클라우드 서버의 기준 패널과 HLA 대치 모델은 악의적인 클라이언트로부터 보호되어야 한다. 이러한 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해, 동형암호(homomorphic encryption)를 사용하는 최초의 안전한 HLA 대치 방법인 privateHLA를 개발하였다. privateHLA는 외주 서버에서 HLA 대치를 안전하게 수행하여 클라이언트의 데이터뿐만 아니라 모델의 개인정보도 강화한다. privateHLA는 SNP2HLA보다 성능이 뛰어났지만, CookHLA보다는 정확도가 약간 낮았으며, 두 방법 모두 평문(plaintext) 기반 방법이다.

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