WEKO3
アイテム
key-valueデータにおける局所差分プライバシーアルゴリズムPrivKVの改良
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219744
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/21974417a9ae46-f8d4-43e9-9295-f0ac95ec0e60
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2022170.pdf (1.0 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2022-07-06 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | key-valueデータにおける局所差分プライバシーアルゴリズムPrivKVの改良 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 明治大学先端数理科学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 明治大学総合数理学部 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| Department of Information Management and Finance, National Yang Ming Chiao Tung University | ||||||||||||
| 著者名 |
堀込, 光
× 堀込, 光
× 菊池, 浩明
× Chia-Mu, Yu
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 局所差分プライバシは，単一次元の個人の持つプライバシー情報に局所的にノイズを付与することで，プライバシー情報が特定されることを防ぐ技術である．Randmized Response (RR) や Harmony のような従来の局所差分プライバシアルゴリズムでは，単一次元の情報しか扱うことができなかった．Ye らによって提案された局所差分プライバシアルゴリズム PrivKV では，離散値と連続値の 2 次元のデータである key-value データについて，離散値と連続値の相関を維持したプライバシー情報の収集を可能にした．しかし，PrivKV では，最尤推定法で集計がされており，精度が十分ではない．そこで，本稿では，PrivKV に対してExpectation Maximization (EM) アルゴリズムを適用する手法を提案し，数値実験により従来手法との精度を比較する． | |||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集 巻 2022, p. 1209-1216, 発行日 2022-07-06 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
