Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2019-10-14 |
タイトル |
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タイトル |
r-VAE: VAEへの再構成誤差の取り込みと時系列データ曖昧化への応用 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
r-VAE: Reconstruction Loss Aware VAE, Its Capability of Obfuscation |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
プライバシー保護,データ曖昧化,自己情報コントロール,表現学習,VAE: 変分オートエンコーダ |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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セコム株式会社 IS研究所 |
著者所属 |
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セコム株式会社 IS研究所 |
著者所属(英) |
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en |
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Intelligent Systems Laboratory, SECOM CO., LTD. |
著者所属(英) |
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en |
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Intelligent Systems Laboratory, SECOM CO., LTD. |
著者名 |
松永, 昌浩
チャン, クワン カイ
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著者名(英) |
Masahiro, Matsunaga
Quang, Khai Tran
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
IoT 機器やウェアラブルデバイスから得られたデータを活用するサービスへの期待が高い.しかし,このようなサービスを利用したいとしても,ライフログのようなデータをそのまま提供することには抵抗感が生じる場合がある.そこで,我々は,データの加工に利用可能な機械学習モデルであるVAEを応用し,データの提供先やデータの利用目的に応じてデータを曖昧化する度合を柔軟に変更できる手法の開発を試みた.その実現にあたり,本稿では,VAEにおける再構成誤差を潜在変数として表現可能な機械学習モデル r-VAE: Reconstruction loss aware VAE を提案する.さらに,r-VAEを応用することで,スマートホームから得られた時系列データの曖昧化を行った.その結果,r-VAEの潜在変数の値を段階的に変化させることで,入力データが段階的に曖昧化されていくことが確認できた.そして,r-VAEによって曖昧化されたデータのプライバシーと有用性について考察した. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
This paper introduces a new generative model r-VAE: Reconstruction loss aware VAE which learns reconstruction loss as latent variables.Furthermore, we apply r-VAE to obfuscating data which were collected from smart homes.As a result, our model can obfuscate input data by sliding a specific latent variable in latent space.We discuss the tradeoffs between privacy and utility of the obfuscated data converted by r-VAE. |
書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
ISSN 1882-0840 |
書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集
巻 2019,
p. 1504-1511,
発行日 2019-10-14
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |