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アイテム
マルチクラウド環境におけるセキュアk近傍法の最適化の一考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241408
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241408979e2605-929d-40e7-900e-a54ec199c3ce
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SPT24057002.pdf (495.3 kB)
2026年11月26日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 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 | 2024-11-26 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | マルチクラウド環境におけるセキュアk近傍法の最適化の一考察 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | A Note on Optimization of Secure k Nearest Neighbor in Multi-Cloud Environment | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | プライバシー | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 東京都立大学システムデザイン研究科電子情報システム工学域 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都立大学システムデザイン研究科電子情報システム工学域 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo Metropolitan University, Graduate School of System Design, Department of Electrical Engineering and Computer Science | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo Metropolitan University, Graduate School of System Design, Department of Electrical Engineering and Computer Science | ||||||||||
| 著者名 |
橋本, 創太
× 橋本, 創太
× 酒井, 和哉
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 準同型暗号を用いた機械学習や情報推薦に関する研究は，クラウドコンピューティングの普及に伴い，データの機密性を保ちながら計算を実現する手法として近年注目されている．しかし，多くの既存手法では，暗号文同士の演算に伴う計算コストの高さが実用化への大きな課題となっている．本稿では，既存の単一クラウドモデルをマルチクラウド環境に拡張することで計算コストの削減を目指す．また，このマルチクラウド拡張においても，データの機密性と結果の完全性を保証する．さらに，提案手法である MC-kNN の評価実験を通じて，クラウド数の増加が計算時間に与える影響を分析し，マルチクラウド環境の有効性を示す． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | In recent years, research on machine learning and recommendation systems utilizing homomorphic encryption has gained increasing attention as a method to perform computations while preserving data privacy in the context of the growing adoption of cloud computing. However, many existing approaches face significant challenges due to the high computational costs associated with operations on encrypted data, which prevent their practical application. This paper aims to reduce the computational costs by extending the existing single-cloud model to a multi-cloud environment. Furthermore, the proposed multi-cloud extension ensures not only the confidentiality of the data, but also the integrity of the computational results. Through experimental evaluation of the proposed MC-kNN protocol, we analyze the impact of increasing the number of cloud servers on computation time. The results demonstrate the effectiveness of employing a multi-cloud environment for efficient kNN query processing. | |||||||||
| 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-57, 号 2, p. 1-7, 発行日 2024-11-26 |
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| 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 | |||||||||
