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  1. 研究報告
  2. セキュリティ心理学とトラスト(SPT)
  3. 2024
  4. 2024-SPT-056

連合継続学習における差分プライバシーの実験的評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237122
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237122
8ebacee4-9aad-44c0-a08d-158584a470d4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SPT24056001.pdf IPSJ-SPT24056001.pdf (1.9 MB)
 2026年7月15日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SPT:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-07-15
タイトル
タイトル 連合継続学習における差分プライバシーの実験的評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 IPSJ-CSEC
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
九州大学
著者所属
九州大学
著者所属
会津大学
著者所属
九州大学
著者名 陳, 春璐

× 陳, 春璐

陳, 春璐

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連, 卓涛

× 連, 卓涛

連, 卓涛

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蘇, 春華

× 蘇, 春華

蘇, 春華

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櫻井, 幸一

× 櫻井, 幸一

櫻井, 幸一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 連合学習 (Federated Learning) は,エッジデバイス上でモデルを直接訓練することで,データをローカルに保持し,プライバシーを向上させる解決策を提供する.しかし,連合学習の進展にもかかわらず,データの動的な性質は,過去の知識を忘れずに適応する能力を持つモデルを必要としており,この課題の解決が連合継続学習 (Federated Continual Learning) の導入につながっている.本研究は,タスク固有の層を備えたアーキテクチャを導入することで,各層が異なる知識を学習し,維持するように設計されており,以前に学習した情報の損失を効果的に防止する.さらに,ローカル情報のプライバシーを強化するため,連合学習におけるプライバシー保護技術として差分プライバシーを導入し,その効果を評価する.MNIST データセットを使用してプライバシーと性能を実験的に評価した.独立同分布と非独立同分布の二つのデータ分布を設定し,それぞれにおけるノイズがモデルの精度に与える影響を評価した.実験結果により,提案手法は運用環境の変化に効果的に適応し,破局的忘却のリスクを低減し,モデルの性能とデータの完全性を向上させることが示された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12628305
書誌情報 研究報告セキュリティ心理学とトラスト(SPT)

巻 2024-SPT-56, 号 1, p. 1-6, 発行日 2024-07-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8671
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
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Ver.1 2025-01-19 08:59:18.168381
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