| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-08 11:50 入出力信号の秘匿化に対応したガウス過程回帰のRUT演算 ○仲地孝之（琉球大）・オウ イト（NTT）  EMM2021-115 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では、ランダムユニタリ変換（RUT: Random Unitary Transform）に基づき生成された秘匿データに対するガウス過程回帰（GPR：Gaussian Process Regression）を提案し、その性能を評価する。近年、エッジやクラウドサービスを利用しプロバイダーが提供する計算資源の利用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。そのような背景から、プライバシー保護を考慮したガウス過程回帰の秘匿演算法について検討する。本稿で提案するモデルは、入力データのみならず出力データも秘匿したまたガウス過程回帰問題を解くことが可能であり、秘匿しない場合と比較して予測性能は劣化しない。最後に糖尿病の臨床データに対するシミュレーションにより、提案法の有効性を検証する。 |
| （英） | n this paper, we propose Gaussian Process Regression (GPR) for encrypted data generated based on random unitary transformation (RUT) and evaluate its performance. In recent years, computational forms that utilize computational resources provided by providers using edge and cloud services have rapidly become widespread. However, there are concerns about problems such as data fraud, leakage, and privacy invasion due to lack of reliability of providers and accidents. This paper examines the secure Gaussian process regression method that takes privacy protection into consideration. It is possible to solve the Gaussian process regression problem by encrypting not only the input signal but also the output signal. It is shown that the prediction performance does not deteriorate as compared with the case without encryption. Finally, as an application example of the secure Gaussian process regression, the disease progression is predicted using clinical data of diabetes, and the effectiveness of the proposed method is verified by simulation. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / ガウス過程 / ランダムユニタリ変換 / 秘匿演算 / エッジ・クラウドコンピューティング / / / |
| （英） | Machine Learning / Gaussian Process / Random Unitary Transform / Secure Computation / Edge/Cloud Computing / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 417, EMM2021-115, pp. 124-129, 2022年3月. | |
| 資料番号 | EMM2021-115 | |
| 発行日 | 2022-02-28 (EMM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EMM2021-115 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
| 開催期間 | 2022-03-07 - 2022-03-08 |
| 開催地（和） | 長崎大学 文教スカイホール |
| 開催地（英） | (Primary: Online, Secondary: On-site) |
| テーマ（和） | 画質・音質評価，知覚・認知メトリクス，人間視聴覚システム，一般 |
| テーマ（英） | Image and Sound Quality, Metrics for Perception and Recognition, Human Auditory and Visual System, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2022-03-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 入出力信号の秘匿化に対応したガウス過程回帰のRUT演算 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | RUT Computation of Gaussian Process Regression for Encrypting Input and Output Signals |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | ガウス過程 / Gaussian Process |
| キーワード(3)（和/英） | ランダムユニタリ変換 / Random Unitary Transform |
| キーワード(4)（和/英） | 秘匿演算 / Secure Computation |
| キーワード(5)（和/英） | エッジ・クラウドコンピューティング / Edge/Cloud Computing |
| 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） | 仲地 孝之 / Takayuki Nakachi / ナカチ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus (略称： Univ. of the Ryukyus) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | オウ イト / Yitu Wang / オウ イト |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-08 11:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | EMM2021-115 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.417 |
| ページ範囲 | pp.124-129 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-28 (EMM) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]