2026-03-14T19:43:57Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187258 2025-01-20T02:19:37Z 6164:6165:6462:9463

Binarized Neural Networksを用いた秘匿予測プロトコル Private Machine Learning Classification Based on Binarized Neural Networks 西田, 直央 大庭, 達海 加藤, 遼 海上, 勇二 山田, 翔太 アッタラパドゥン, ナッタポン 照屋, 唯紀 松田, 隆宏 花岡, 悟一郎 Naohisa, Nishida Tatsumi, Oba Ryo, Kato Yuji, Unagami Shota, Yamada Nuttapong, Attrapadung Tadanori, Teruya Takahiro, Matsuda Goichiro, Hanaoka 秘密分散法，マルチパーティ計算，機械学習，ニューラルネットワーク，Binarized Neural Networks ユーザのプライバシ情報を秘匿したまま，ニューラルネットワークのデータ処理を行う技術（Secure Neural Network, SNN）が研究されている．SNN では暗号化したまま大量の数値計算を行うため，計算量が膨大となることが知られている．そこで本研究では，SNN の予測処理に関する計算量を削減するため新たな手法を提案する．提案手法では，ニューラルネットワークにBinarized Neural Networks を用いることで，SNN の秘匿対象を短いビット長で表現し，計算量を削減することが可能である．本提案では，高い予測精度を達成可能であり，安全で効率的なSNN の実現が見込まれる． 情報処理学会 2017-10-16 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187258 ISSN　1882-0840 コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集 2017 2 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/187258/files/IPSJCSS2017083.pdf application/pdf 941.0 kB 2017-10-16