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J-GLOBAL ID：201602233860463901   整理番号：16A1366693

準同型暗号による分散データソースを用いるプライバシー保護ロジスティック回帰

Privacy-Preserving Logistic Regression with Distributed Data Sources via Homomorphic Encryption

著者 (4件)： AONO Yoshinori (Cybersecurity Research Institute, National Institute of Information and Communications Technology (NICT)) ,  HAYASHI Takuya (Cybersecurity Research Institute, National Institute of Information and Communications Technology (NICT)) ,  PHONG Le Trieu (Cybersecurity Research Institute, National Institute of Information and Communications Technology (NICT)) ,  WANG Lihua (Cybersecurity Research Institute, National Institute of Information and Communications Technology (NICT))
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E99.D  号： 8  ページ： 2079-2089(J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロジスティック回帰は,データを分類する強力な機械学習ツールであった。敏感なデータやプライベートなデータを扱うときは,注意が必要であった。本稿では,準同型暗号を用いたロジスティック回帰において,訓練と予測データの両方のプライバシー保護に関する安全なシステムを提案した。おそらく驚いただろうが,ロジスティック回帰での訓練と予測の非多項式タスクにもかかわらず,著者らはシステムを構築するためには準同型暗号だけが必要であるということを示した。実際には,Paillier,LWEベース,およびリングLWEベースの暗号化方式を使用してシステムを例示し,それぞれのインスタンス化のメリットとデメリットを強調した。計算と通信のコストの調査に加えて,その有用性を立証するために,著者らは実際のデータセットに対して提案のシステムを慎重にテストした。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *暗号 ,  データ ,  *保護 ,  *回帰分析 ,  集合 ,  多項式 ,  機械学習 ,  *プライバシー保護 ,  データセット
準シソーラス用語： *準同型暗号化 ,  *ロジスティック回帰 ,  インスタンス ,  暗号化方式

著者キーワード (9件)： logistic regression ,  distributed data sources ,  homomorphic encryption ,  Paillier ,  LWE ,  ring-LWE ,  outsourced computation ,  accuracy ,  F-score

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  符号理論  (ND02030R) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (35件)：

• [1] UCI Machine Learning Repository, http://archive.ics.uci.edu/ml
• [2] Adult dataset. https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.names
• [3] Breast Cancer. https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/
• [4] Pima dataset. https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/
• [5] Y. Aono, X. Boyen, L.T. Phong, and L. Wang, “Key-private proxy re-encryption under LWE,” G. Paul and S. Vaudenay, editors, Progress in Cryptology-INDOCRYPT 2013, vol.8250 of Lecture Notes in Computer Science, pp.1-18. Springer, 2013.

タイトルに関連する用語 (4件)： 暗号 ,  ソース ,  プライバシー ,  ロジスティック回帰