@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02002450,
 author = {田中,康平 and 貴家,仁志 and 塩田,さやか},
 issue = {60},
 month = {Jun},
 note = {本研究では，先行研究である複数のランダム直交行列に基づく秘密鍵による音声プライバシー保護法における適用可能なモデルに関する制約を緩和する手法を提案する．近年，深層学習を用いた音声処理システムをモバイル端末から利用することは一般的になっており，それに伴ってクラウド上で実行される深層学習モデルに音声を送信する機会も増加している．一方で，クラウド上に送信される音声のプライバシーに対する懸念も高まっている．先行研究では，クラウド上に配置される深層学習モデルとアップロードされる音声に対して，複数のランダム直交行列に基づく秘密鍵による暗号化を施し，音声に含まれる発話内容，話者性などを秘匿した状態でクラウド上のモデルによる推論を実現できることが報告されていた．ただし，先行研究の手法には暗号化を適用可能な深層学習モデルに関する制約があり，実際に適用可能なモデルは限られていた．そこで，本研究ではこの制約を緩和し，提案法により一般的に利用される音声処理モデルに対しても暗号化手法を適用可能であることを示す．さらに，音声匿名化技術のコンペティションであるvoice privacy challengeで用いられた攻撃モデルを拡張し，2つの攻撃シナリオに基づいて提案法に対する攻撃耐性の評価を行った．実験の結果，先行研究で検証されていなかった，より強力な攻撃を想定したシナリオにおいても，提案法では話者性の秘匿に関してはプライバシー保護性能が維持されることが確認できた．},
 title = {複数のランダム直交行列に基づく秘密鍵による音声プライバシー保護法の適用要件緩和と攻撃耐性評価},
 year = {2025}
}