トピックモデルと強化学習による特許文書からの情報漏洩防止のためのアクセス制御

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-02-24
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: トピックモデルと強化学習による特許文書からの情報漏洩防止のためのアクセス制御
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Access Control to Prevent the Information Leakage from the Patent Documents by the Topic Model and the Reinforcement Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: SITE
• 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: 神奈川大学大学院工学研究科
• 著者所属: 神奈川大学工学部
• 著者所属: 神奈川大学工学部
• 著者所属: 神奈川大学工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School Engineering. Kanagawa University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering Kanagawa University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering Kanagawa University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering Kanagawa University
• 著者名: 曽根,律希; 細野,海人; 森住,哲也; 木下,宏揚
• 著者名(英): Ritsuki Sone; Kaito Hosono; Morizumi Tetsuya; Hirotsugu Kinoshita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文は特許文書に対しての効率的な情報フィルタを提案する．ユーザが文書やデータをやり取りに対し，アクセス制御を行う必要がある場合，隠れチャネル，あるいは推論攻撃により，情報漏えい・情報改ざんが生じる，と言う問題がある（Latent channel問題と呼ぶことにする）．一般的に情報フィルタを用いるためには情報を保護する機密性とアクセシビリティを含む利便性の釣り合いを持たせる必要がある．本研究では，特許文書を対象とした情報漏洩を防止するためのアクセス制御モデルを提案する．特許文書のうち機密文書と機密でない文書をそれぞれトピックモデルで分析し，そのエントロピーに基づき情報漏洩，情報改ざんを評価する．強化学習の評価はトピックモデルで計算される文書のperplexityで表し，Actor-Criticによる強化学習を行う．また，提案モデルに基づくアクセス制御のシステム実装について提案する．
• 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: AA12326962
• 書誌情報: 研究報告インターネットと運用技術（IOT）; 巻 2025-IOT-68, 号 38, p. 1-6, 発行日 2025-02-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8787
• 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