文献

J-GLOBAL ID：201702244135050457   整理番号：17A1619638

入力と出力のプライバシー保護線形回帰

Input and Output Privacy-Preserving Linear Regression

著者 (5件)： AONO Yoshinori (National Institute of Information and Communications Technology (NICT)) ,  HAYASHI Takuya (National Institute of Information and Communications Technology (NICT)) ,  HAYASHI Takuya (Graduate School of Engineering, Kobe University) ,  PHONG Le Trieu (National Institute of Information and Communications Technology (NICT)) ,  WANG Lihua (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： E100.D  号： 10  ページ： 2339-2347(J-STAGE)  発行年： 2017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： 筆者らは,入力データの機密性と出力プライバシーの両方を保護する,線形回帰のプライバシー保護システムを構築した。筆者らのシステムは,準同型暗号化及び,線形回帰とその変形(リッジ,LASSO)に特化した差分プライバシーの新しい組み合わせによって,それらの目標を同時に達成した。筆者らのシステムが,クラウドサーバ上でスケーラブルであることを証明し,その効率を慎重な実験によって広範にチェックした。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *保護 ,  *回帰分析 ,  入力 ,  出力 ,  性質 ,  プライバシー ,  データ ,  暗号 ,  海嶺 ,  計算機システム ,  *プライバシー保護 ,  *線形回帰 ,  クラウドサーバ
準シソーラス用語： 機密性 ,  入力データ ,  準同型暗号化 ,  リッジ

著者キーワード (4件)： differential privacy ,  homomorphic encryption ,  LWE assumption ,  linear regression

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  符号理論  (ND02030R)

引用文献 (26件)：

• [1] Amazon Machine Learning, https://aws.amazon.com/machine-learning/
• [2] Google Cloud Machine Learning Platform, https://cloud.google.com/products/machine-learning/
• [3] UCI Machine Learning Repository, http://archive.ics.uci.edu/ml
• [4] Y. Aono, X. Boyen, L.T. Phong, and L. Wang, “Key-private proxy re-encryption under LWE,” INDOCRYPT, G. Paul and S. Vaudenay, eds., Lecture Notes in Computer Science, vol.8250, pp.1-18, Springer, 2013. 10.1007/978-3-319-03515-4_1
• [5] Y. Aono, T. Hayashi, L.T. Phong, and L. Wang, “Privacy-preserving logistic regression with distributed data sources via homomorphic encryption,” IEICE Trans. Inf. & Syst., vol.E99-D, no.8, pp.2079-2089, Aug. 2016. 10.1587/transinf.2015inp0020

タイトルに関連する用語 (2件)： プライバシー ,  線形回帰