| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2022-10-17 |
| タイトル |
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タイトル |
LDPを用いた機械学習フレームワーク |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Data Analysis Framework based on Local Differential Privacy |
| 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 |
LDP, 機械学習 |
| 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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大阪大学／北陸先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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大阪大学 |
| 著者所属 |
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大阪大学 |
| 著者所属 |
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大阪大学 |
| 著者所属 |
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国際電気通信基礎技術研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Osaka University / JAIST |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Advanced Telecommunications Research Institute International |
| 著者名 |
宮地, 充子
高橋, 朋伽
Wang, Ping-Lui
山月, 達太
三本, 知明
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| 著者名(英) |
Atsuko, Miyaji
Tomoka, Takahashi
Ping-Lun, Wang
Tatsuhiro, Yamatsuki
Tomoaki, Mimoto
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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 |
心拍数，運動量，歩数，脈拍，酸素摂取量，消費カロリーなど，私たちの生活に 関するさまざまなデータが収集されています．これらのデータをプライバシーを保護しながら解析できれば，様々な問題を解決 が可能になる．この問題を解決するために，データに局所的なノイズをランダムに加える手法で ある局所差分プライバシー（LDP）が提案されているが，ノイズが付加された データの解析の有用性を低下させる．本論文では，LDP に基づき，学習とテストの両フェーズでデータのプライバシー を保護する新しい仕組みを提案する．また，本機構の実現可能性を実験的に検証 する． |
| 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 |
Various data about our lives are being collected, such as heart rate, physical activity, number of steps, pulse, oxygen intake, calorie consumption, etc.
If these data can be analyzed while protecting privacy, it will be possible to resolve various problems. To solve this problem, local differential privacy (LDP), which is a technique for randomly adding local noise to data, has been proposed. While ensuring privacy by LDP is certainly important, it degrades the usefulness of the analysis of data with added noise. In this paper, we propose a new mechanism to protect data privacy in both phases of training and testing based on LDP. We also make sure feasibility of our mechanism in two cases of breast cancer screening data and ionosphere data set. |
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2022論文集
p. 848-855,
発行日 2022-10-17
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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 |
IPSJ-CSS2022116.pdf (757.5 kB)
