Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2019-10-14 |
タイトル |
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タイトル |
秘密計算上の一括関数近似とそれを使った正確度の高いロジスティック回帰 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
A Secure Batch Function Evaluation Algorithm and Its Application to Secure Logistic Regression Algorithm with High Accuracy |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
秘密計算,ロジスティック回帰,機械学習 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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NTTセキュアプラットフォーム研究所 |
著者所属 |
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NTTセキュアプラットフォーム研究所 |
著者所属 |
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NTTセキュアプラットフォーム研究所 |
著者所属 |
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NTTセキュアプラットフォーム研究所 |
著者所属(英) |
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en |
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NTT Secure Platform Laboratories |
著者所属(英) |
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en |
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NTT Secure Platform Laboratories |
著者所属(英) |
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en |
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NTT Secure Platform Laboratories |
著者所属(英) |
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en |
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NTT Secure Platform Laboratories |
著者名 |
濱田, 浩気
五十嵐, 大
三品, 気吹
菊池, 亮
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著者名(英) |
Koki, Hamada
Dai, Ikarashi
Ibuki, Mishina
Ryo, Kikuchi
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では,秘密計算で小さい誤差で関数の近似とロジスティック回帰の学習を行う手法を提案する.提案する秘密一括近似は秘密計算では計算が難しい指数関数などの計算を表参照により効率よく実現する方法であり,従来は計算コストが爆発的に増加してしまっていた許容される誤差が小さい場合にも効率よく計算できる.また,秘密一括近似を使ったロジスティック回帰の学習アルゴリズムは従来手法より高い収束速度の手法に基づいており,実際にいくつか入力例で高速かつ高精度にパラメータの学習ができていることが確認できた. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In this paper, we propose two algortihms for secure multi-party computation. The first algorithm efficiently evaluate a single public function for a batch of data with high accuracy. We also propose anovel secure training algorithm for logistic regression. The high convergence speed of the proposed algorithm enable us to compute accurate trained parameters in a few minutes by the help of the first algorithm and other optimization techniques. We implemented our method and confirmed the efficiency and accuracy of our algorithms. |
書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
ISSN 1882-0840 |
書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集
巻 2019,
p. 1565-1572,
発行日 2019-10-14
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |