@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187258,
 author = {西田, 直央 and 大庭, 達海 and 加藤, 遼 and 海上, 勇二 and 山田, 翔太 and アッタラパドゥン, ナッタポン and 照屋, 唯紀 and 松田, 隆宏 and 花岡, 悟一郎 and Naohisa, Nishida and Tatsumi, Oba and Ryo, Kato and Yuji, Unagami and Shota, Yamada and Nuttapong, Attrapadung and Tadanori, Teruya and Takahiro, Matsuda and Goichiro, Hanaoka},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集},
 issue = {2},
 month = {Oct},
 note = {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．},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Binarized Neural Networksを用いた秘匿予測プロトコル},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}