プライバシー保護クロス集計における行列演算のGPUによる最適化

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2009-10-19
• タイトル: プライバシー保護クロス集計における行列演算のGPUによる最適化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Optimization of Matrix Operation in Privacy Preserving CrossTabulation by GPU
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: プライバシー保護と属性管理
• 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: 日本電信電話株式会社NTT情報流通プラットフォーム研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTT情報流通プラットフォーム研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTT情報流通プラットフォーム研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Information Sharing Platform Laboratories,NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Information Sharing Platform Laboratories,NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories,NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Information Sharing Platform Laboratories,NTT Corporation
• 著者名: 永井, 彰; 五十嵐, 大; 松林, 達史; 山本, 剛
• 著者名(英): Akira, Nagai; Dai, Ikarashi; Tatsushi, Matsubayashi; Go, Yamamoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，個人のプライバシー情報や企業の機密情報を保護しながら利活用するニーズが高まってきており，一つにデータマイニングやアンケート集計においてプライバシーを保護しながらも結果を得るプライバシー保護クロス集計の研究が盛んになってきている．このプライバシー保護クロス集計を実現する技術の 1 つとして，再構築法が知られている．しかし，この計算法では属性数が増加した場合に，メモリの容量不足が問題となる．この問題の解決手段として，いくつかの実装方法が考えられるが逆に計算時間が課題となってしまう．本稿では，並列計算デバイス GPU(Graphic Processing Unit) を用いることで計算力を補い，上記課題を解決する手法を提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, the researches of privacy-preserving cross tabulation, which canaggregate data with preserving privacy is becoming active. As a technique to realize this tabulation,Reconstruction method is known. However, this technique has a memory efficiencyproblem when a DB has many attributes. As solutions to that problem, some methods are conceivable,but in contrast, time efficiency becomes problem with these methods. In this paper,we propose a method to solve these problems using GPU, which is a parallel processing device.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2009 (CSS2009) 論文集; 巻 2009, p. 1-6, 発行日 2011-10-12
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会