@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02007422,
 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 = {45},
 month = {Feb},
 note = {文書やデータのやり取りに対し，情報保護のためのアクセス制御を行う必要がある．この時，隠れチャネル，あるいは推論攻撃により，情報漏えいや情報改ざんが生じる可能性がある．一般的にアクセス制御システムを構築するためには情報を保護する機密性と利便性の釣り合いが重要である．先行研究では，機密文書と複数の文書に対して情報漏えいを防止するためのアクセス制御モデルを提案した．これは，トピックモデルと教師なし学習の一種である強化学習を組み合わせたアクセス制御法である．即ち，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えい, 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を従来のアクセス制御法と比較し，提案手法の安全性と利便性の提示を行う．先行研究では，機密とした文書とそうでない文書間の経路のみを対象にしている．しかし実際には，機密でない文書間の経路からの漏えいも起こる可能性がある．本研究では，この一般的な情報漏えい経路に対応したアクセス制御法を提案する．},
 title = {トピックモデルと強化学習による情報漏えい防止のためのアクセス制御～情報漏えい経路の一般化～},
 year = {2026}
}