@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02000724,
 author = {曽根,律希 and 細野,海人 and 森住,哲也 and 木下,宏揚 and Ritsuki Sone and Kaito Hosono and Morizumi Tetsuya and Hirotsugu Kinoshita},
 issue = {38},
 month = {Feb},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2025}
}