秘密計算によるプライバシー保護階層型クラスタリング

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2021-10-19
• タイトル: 秘密計算によるプライバシー保護階層型クラスタリング
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Privacy Preserving Agglomerative Clustering in Secure Computation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 秘密計算，機械学習，クラスタリング，階層型クラスタリング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: NTT社会情報研究所
• 著者所属: NTT社会情報研究所
• 著者所属: NTT社会情報研究所
• 著者所属: NTT社会情報研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Social Informatics Laboratories
• 著者名: 三品, 気吹; 五十嵐, 大; 濱田, 浩気; 菊池, 亮
• 著者名(英): Ibuki, Mishina; Dai, Ikarashi; Koki, Hamada; Ryo, Kikuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 秘密計算ではデータを暗号化したまま計算するため，プライバシーを保護したまま安全にデータ分析を行う方法として注目されており，特に機械学習 (AI) を秘密計算上で実現する「秘密計算 AI」の研究は近年活発に行われている．今までの秘密計算 AI の研究の多くは，ロジスティック回帰やニューラルネットワークといった「教師あり学習」に分類されるものであったが，これまであまり取り組まれてこなかった「教師無し学習」も平文のデータ分析ではよく用いられる重要な手法である．そこで本稿では，教師無し学習に分類される手法の一つである「階層型クラスタリング」の秘密計算上での実現に取り組む．階層型クラスタリングは平文でも計算量が多く，また途中計算を全て秘匿したまま行うのは難しいが，本稿では入力データ数以外を全て秘匿したまま，安全かつ効率良く計算できる秘密計算階層型クラスタリングアルゴリズムを提案する．50 件の分類を 11 秒で達成，また結果は平文と一致し，実用的な性能を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Secure computation is a technology that calculates data while it is encrypted. It is expected as a method for safely analyzing data while protecting privacy, and in particular, research on "secure-computation AI" that realizes machine learning (AI) on secure computation has been actively conducted in recent years. In this paper, we tackle the implementation of "hierarchical clustering," one of the unsupervised learning methods, on secure computation. Hierarchical clustering is computationally expensive even in plain text, and it is difficult to perform all the computations in secret. In this paper, we propose a secret hierarchical clustering algorithm that can securely and efficiently compute the hierarchical clustering while keeping all the data secret except the number of input data. 50 cases can be classified in 11 seconds, and the results are consistent with the plaintext, showing practical performance.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2021論文集; p. 140-147, 発行日 2021-10-19
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会