| 講演名 | 2019-09-19 L0ノルム最小化における秘匿スパース表現 仲地 孝之(NTT), 貴家 仁志(首都大東京), |
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| 抄録(和) | 本稿ではL0ノルム最小化における秘匿スパース表現法を提案し、その性能を評価する。スパースコーディングは、大量のデータの中から有為な情報を抽出する情報処理モデルとして注目されている。画像処理やデータ解析などをはじめ多数の分野に応用されており、その有効性が認められている。一方、画像処理、データ解析などの情報処理をネットワーク上で行うエッジ／クラウドコンピューティングが急速に進んでいる。しかし、サービス提供者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、エンドツーエンドでセキュリティを保ちつエッジ／クラウドで情報処理を行うモデルとして、秘匿観測信号からスパース係数を秘匿したまま推定する方法を提案する。シミュレーションにより、秘匿観測信号からスパース係数を秘匿したま推定でき、権限がないユーザは辞書の情報が漏れた場合でも観測信号の復元が困難であることを示す。 |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a method to estimate secure sparse representations in L0 norm minimization, and evaluate the effectiveness of the proposed scheme. With the advent of the big data era, digital content continues to increase. Sparse coding is attracting attention as an information processing model for extracting significant information from a large amount of data. It has been applied to a number of fields including image processing and data analysis, and its effectiveness is recognized. On the other hand, cloud computing is spreading in many fields including image processing and data analysis. 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 accident. We propose a method to estimate secure sparse coefficients from encrypted observed signals while keeping them secure. Simulation results show that it can estimate the encrypted sparse coefficients and unauthorized users can not decode observed signals even in leaking of dictionaries. |
| キーワード(和) | スパースコーディング / スパース表現 / L0ノルム / ランダムユニタリ変換 / 秘匿演算 |
| キーワード(英) | Sparse Coding / Sparse Representation / L0 Norm / Random Unitary Transform / Secure Computation |
| 資料番号 | LOIS2019-11,IE2019-24,EMM2019-68 |
| 発行日 | 2019-09-12 (LOIS, IE, EMM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / EMM / LOIS / IEE-CMN / ITE-ME / IPSJ-AVM |
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| 開催期間 | 2019/9/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | 新潟大学 駅南キャンパス |
| 開催地（英） | Tokimeito, Niigata University |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 木全 英明(NTT) / 川村 正樹(山口大) / 山田 智広(NEL) / 森村 俊(電中研) / 田川 憲男(首都大東京) / 内藤 整(KDDI総合研究所) |
| 委員長氏名（英） | Hideaki Kimata(NTT) / Masaki Kawamura(Yamaguchi Univ.) / Tomohiro Yamada(NEL) / Shun Morimura(CRIEPI) / 田川 憲男(首都大東京) / Sei Naito(KDDI Research, Inc.) |
| 副委員長氏名（和） | 児玉 和也(NII) / 高橋 桂太(名大) / 岩田 基(阪府大) / 小嶋 徹也(東京高専) / 小林 透(長崎大) / 平田 孝志(関西大) / 新井 啓之(日本工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Kodama(NII) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Motoi Iwata(Osaka Prefecture Univ.) / Tetsuya Kojima(NIT,Tokyo College) / Toru Kobayashi(Nagasaki Univ.) / Kouji Hirata(Kansai Univ) / 新井 啓之(日本工大) |
| 幹事氏名（和） | 早瀬 和也(NTT) / 松尾 康孝(NHK) / 秋山 寛子(長野高専) / 金田 北洋(長瀬産業) / 岡本 基(情報・システム研究機構) / 永徳 真一郎(NTT) / 宇津 圭祐(東海大) / 木村 共孝(同志社大) / 田良島 周平(NTTコミュニケーションズ) / 越智 大介(NTT) / 亀田 裕介(東京理科大) / 徐 建鋒(KDDI総合研究所) |
| 幹事氏名（英） | Kazuya Hayase(NTT) / Yasutaka Matsuo(NHK) / Hiroko Akiyama(NIT, Nagano College) / Kitahiro Kaneda(Nagase) / Motoi Okamoto(Research Organization of Information and Systems) / Shinichiro Eitoku(NTT) / Keisuke Utsu(Tokai Univ.) / Tomotaka Kimura(Doushisya Univ) / 田良島 周平(NTTコミュニケーションズ) / Daisuke Ochi(NTT) / Yusuke Kameda(Tokyo Univ. of Science) / Xu Jianfeng(KDDI Research, Inc.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 稲村 勝樹(東京電機大) / 河野 和宏(関西大) / 荒井 研一(長崎大学) / 篠原 祐一(東京電力パワーグリッド) / 田中 彰浩(電中研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Masaki Inamura(Tokyo Denki Univ.) / Kazuhiro Kono(Kansai Univ.) / Kenichi Arai(Nagasaki Univ.) / Yuuichi Shinohara(TEPCO Power Grid) / Akihiro Tanaka(CRIEPI) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Enriched MultiMedia / Technical Committee on Life Intelligence and Office Information Systems / Technical Meeting on Communications / Technical Group on Media Engineering / Special Interest Group on Audio Visual and Multimedia Information Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | L0ノルム最小化における秘匿スパース表現 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Secure sparse representations in L0 norm minimization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパースコーディング / Sparse Coding |
| キーワード(2)（和/英） | スパース表現 / Sparse Representation |
| キーワード(3)（和/英） | L0ノルム / L0 Norm |
| キーワード(4)（和/英） | ランダムユニタリ変換 / Random Unitary Transform |
| キーワード(5)（和/英） | 秘匿演算 / Secure Computation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 仲地 孝之 / Takayuki Nakachi |
| 第 1 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 2 著者 氏名（和/英） | 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya |
| 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 Metro. Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-09-19 |
| 資料番号 | LOIS2019-11,IE2019-24,EMM2019-68 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | LOIS-205,IE-206,EMM-207 |
| ページ範囲 | pp.25-30(LOIS), pp.25-30(IE), pp.25-30(EMM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-09-12 (LOIS, IE, EMM) |