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講演抄録/キーワード
講演名 2018-09-27 13:25
次元削減を考慮した暗号化領域でのSVM学習法
河村綾菜前川貴大木下裕磨貴家仁志首都大東京
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抄録 (和) 本稿では,次元削減されたEtC画像を用いたサポートベクターマシン(SVM)学習法を提案し,その性能を評価する.ここで,EtC(Encryption-then-Compression)画像とは,JPEG圧縮可能な暗号化処理が施された画像である.近年,クラウドサービスを利用し,プロバイダーの提供する計算資源を利用する計算形態が急速に普及している.しかし,プロバイダーの信頼性欠如や事故によって,データの不正利用,流出,プライバシー侵害などの問題が危惧されている.本稿では,そのような背景から.プライバシーを保護したSVM学習法を考察する.EtC画像の生成は,データに対する正規化処理の下で,ユニタリ性を持つ変換行列処理に帰着すること,またその結果,代表的なカーネル関数を使用した場合においても,その暗号化処理がSVMの性能に影響を及ぼさないことを示す.加えて,暗号化時に使用されたブロックサイズを考慮することによって,EtC画像から直接次元削減する方法を提案する.提案法では,非暗号化画像から同様に次元削減した場合のSVM計算結果と一致する結果を得ることができる.最後にSVMの学習法の一例として顔認証実験を行い,提案法の有効性を実験的にも確認している. 
(英) In this paper, we propose a SVM computing scheme with EtC images, and evaluate the effectiveness of the proposed scheme, where EtC images are images encrypted by the method, which has been proposed for Encryption-then-Systems with JPEG compression. Recently, cloud computing is spreading in many fields. However, the cloud computing has some serious issues for end users, such as unauthorized use and leak of data, and privacy compromise, due to unreliability of providers and some accidents. Because of such a situation, this paper considers privacy-preserving SVM computing. It is shown that generating EtC images is reduced to a generation scheme using an unitary transform matrix under the use of z-score normalization of the data, so it does not effect the accuracy of SVM computing, even when most of kernel fuctions are used. In addition, we propose a scheme for reducing the number of dimensions from EtC images directly by considering the block size used for encryption.The proposed scheme allows us to obtain the same results as those computed from unencrypted images with redued dimensions.Some face recognition experiments are carried out as a SVM classification scheme to experimentally confirm the effectiveness of the proposed scheme.
キーワード (和) SVM / Encryption-then-Compression / 暗号化領域 / JPEG / / / /  
(英) SVM / Encryption-then-Compression / encrypted domain / JPEG / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 224, EMM2018-50, pp. 7-12, 2018年9月.
資料番号 EMM2018-50 
発行日 2018-09-20 (LOIS, IE, EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IEE-CMN EMM LOIS IE ITE-ME  
開催期間 2018-09-27 - 2018-09-28 
開催地(和) ビーコンプラザ(別府国際コンベンションセンター) 
開催地(英) Beppu Int'l Convention Ctr. aka B-CON Plaza 
テーマ(和) マルチメディア通信/システム,ライフログ活用技術,IP放送/映像伝送,メディアセキュリティ,メディア処理(AI,深層学習),一般 
テーマ(英) Multimedia Communication/System, Lifelog Applications, IP Broadcasting/Video Transmission, Media Security, Media Processing (AI, Deep Learning), etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EMM 
会議コード 2018-09-CMN-EMM-LOIS-IE-ME 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 次元削減を考慮した暗号化領域でのSVM学習法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) SVM Computing Considering Dimension Reduction in the Encrypted Domain 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) SVM / SVM  
キーワード(2)(和/英) Encryption-then-Compression / Encryption-then-Compression  
キーワード(3)(和/英) 暗号化領域 / encrypted domain  
キーワード(4)(和/英) JPEG / JPEG  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 河村 綾菜 / Ayana Kawamura / カワムラ アヤナ
第1著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metropolitan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 前川 貴大 / Takahiro Maekawa / マエカワ タカヒロ
第2著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metropolitan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 木下 裕磨 / Yuma Kinoshita / キノシタ ユウマ
第3著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metropolitan Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ
第4著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metropolitan Univ.)
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講演者
発表日時 2018-09-27 13:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-LOIS2018-11,IEICE-IE2018-31,IEICE-EMM2018-50 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.222(LOIS), no.223(IE), no.224(EMM) 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-LOIS-2018-09-20,IEICE-IE-2018-09-20,IEICE-EMM-2018-09-20 


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