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Auto-Encoderによる異常検知手法のための実数を使用した秘密計算方法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210161
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2101619509ce84-7f07-481d-8da2-779bd0812d80
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CSEC21092064.pdf (1.4 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-08 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Auto-Encoderによる異常検知手法のための実数を使用した秘密計算方法 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Secret computation method using real numbers for anomaly detection method by Auto-Encoder | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 機械学習 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| （株）東芝 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| （株）東芝 | ||||||||||
| 著者名 |
松本, 麻里
× 松本, 麻里
× 古田, 雅則
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 秘密データを含むビッグデータの有効活用とプライバシー保護を両立させる方法として，データを秘匿化したまま計算を行う秘密計算の需要が高まっている．近年では機械学習を含むデータ分析に秘密計算を用いる研究が多く行われている．本稿では，Auto-Encoder による異常検知への活用を目的として，平文と同等の検知率を目指した高精度な秘密計算実現に取り組む．秘密分散による秘匿化データを用い，学習および推論では実数を含む秘密計算を実施し，NSL-KDD データセットを用いた評価において，小規模でのノード構成においては平文と同等の約 77% の検知率が得られた． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | As a method of achieving both effective utilization of big data including secret data and privacy protection, there is an increasing demand for secret calculation that performs calculations while keeping data confidential. Recently, much research has been done using secret calculations for data analysis, including machine learning. In this paper, we will work on the realization of highly accurate secret computation aiming at the detection rate equivalent to plaintext, with the aim of utilizing it for anomaly detection by the auto-encoder. Using concealed data by secret sharing, secret computation including real numbers is performed in learning and inference, and in evaluation using NSL-KDD data set, about 77% detection equivalent to plain text in small-scale node configuration The rate was obtained. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11235941 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータセキュリティ（CSEC） 巻 2021-CSEC-92, 号 64, p. 1-7, 発行日 2021-03-08 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8655 | |||||||||
| 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 | |||||||||
