| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-11-26 |
| タイトル |
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タイトル |
秘密計算AIの実用化に向けたデータ削減手法の検討 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Auto (tuning) on Secure Computation Machin Learning using AutoML |
| 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 |
プライバシー |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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NTT社会情報研究所 |
| 著者所属 |
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NTT社会情報研究所 |
| 著者所属 |
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NTT社会情報研究所 |
| 著者所属 |
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NTT社会情報研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT Social Informatics Laboratries |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT Social Informatics Laboratries |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT Social Informatics Laboratries |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT Social Informatics Laboratries |
| 著者名 |
田中, 哲士
須藤, 弘貴
岸, 寿春
森田, 哲之
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| 著者名(英) |
Satoshi, Tanaka
Hiroki, Sudo
Toshiharu, Kishi
Tetsushi, Morita
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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 |
データを暗号化したまま分析を行う秘密計算技術は機微なデータの安全な分析や企業間の横断分析への利用が期待でき，近年では AI モデルの学習・予測を秘密計算上で実現する秘密計算 AI の研究が進められている．将来的には秘密計算による大規模なデータ学習が期待されるが，秘密計算は暗号化する性質から処理時間，メモリ消費量が増大し現状は困難である．本研究では，秘密計算 AI を高速化するためにデータ削減方式を検討し，削減方式における処理時間，メモリ消費量の削減効果，精度への影響について述べる． |
| 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 |
The secure computation technology that performs analysis while keeping the data encrypted is expected to be used for secure analysis of sensitive data and cross-company analysis, and in recent years, research on secure computation AI that realizes AI model learning and prediction on secure computation has been progressing. In the future, it is expected that large-scale data learning will be possible using secret computation, but at present it is difficult due to the nature of secret computation, which involves encryption, and increases processing time and memory consumption. In this study, we examine data reduction methods to accelerate secret computation AI, and discuss the reduction effects on processing time and memory consumption in the reduction method, as well as the impact on accuracy. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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 4,
p. 1-5,
発行日 2024-11-26
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8671 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SPT24057004.pdf (959.8 kB)
