プライバシ保全型k近傍アルゴリズムに関する一考察

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-02-28
• タイトル: プライバシ保全型k近傍アルゴリズムに関する一考察
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Note On Privacy Preserving k-Nearest Neighbors Algorithms
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セキュリティと信頼性
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 首都大学東京システムデザイン学部
• 著者所属: 首都大学東京システムデザイン学部
• 著者所属: 首都大学東京システムデザイン学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty School of System Design, Tokyo Metropolitan University,
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty School of System Design, Tokyo Metropolitan University,
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty School of System Design, Tokyo Metropolitan University,
• 著者名: 福地, 祐哉; 酒井, 和哉; 福本, 聡
• 著者名(英): Yuuya, Fukuchi; Kazuya, Sakai; Satoshi, Fukumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，機械学習が注目を集めている．機械学習では訓練データをもとに学習をおこない，未知データについて予測をする．様々な未知データに対して高い精度を持った予測をおこなうには，訓練データに偏りがないように広範囲から集めることが重要で，そのために複数の組織がデータを提供し機械学習をおこなうといったことが考えられる．しかし，データに個人のプライバシなど秘匿すべき情報が含まれる場合には，データの提供が秘匿情報の漏洩につながることが懸念される．本研究では暗号文上で加算と乗算が可能な BGV 暗号を用いて，機械学習に用いられる手法のひとつである k 近傍法を行う手法を提案し，実装を行う．BGV 暗号を用いることによって，訓練データやクエリを暗号化し，その内容を秘匿にしたままで処理を行うことが可能になり秘匿情報の漏洩を防ぐことができる．提案する手法では 2 台のサーバを用いて処理をおこなうが，これらのサーバが semi-honest モデルに従い，協力しない場合の安全性について述べる．また比較実験によって，提案手法が既存手法よりも優れていることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Machine learning is now the key player to facilitate business and social operations. The availability of a large amount of data is crucial to the success of machine learning processes. However, the privacy of data deployed over public cloud services has been of significant concern. To address this issue, we propose a privacy-preserving k-nearest neighbor algorithm using the BGV encryption scheme for the semi-honest model. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm outperforms the existing privacy-preserving k-nearest neighbor algorithms in terms of the running time as well as the communication overhead.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096105
• 書誌情報: 研究報告システム・アーキテクチャ（ARC）; 巻 2018-ARC-230, 号 45, p. 1-6, 発行日 2018-02-28
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8574
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会