文献

J-GLOBAL ID：201702256426847060   整理番号：17A1267704

意識したエージェントのためのELM(極度学習マシン)ベースプライバシー保護プロトコル【Powered by NICT】

An ELM-Based Privacy Preserving Protocol for Implementing Aware Agents

著者 (2件)： Hashimoto Masato ,  Zhao Qiangfu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CYBCONF  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アウェアエージェント(A-エージェント)は,ユーザの意図や嗜好性,状況などを意識できるシステムであり,適切な解を提供することができる。ユーザの日常生活を支援するために,携帯型/ウェアラブルコンピューティングデバイス(P/WCDs)におけるA-エージェントを実装することを試みた。P/WCDは通常高性能A-エージェントを実装するに足るだけの計算資源と電池を持たない。クラウドコンピューティングはP/WCDsの計算能力を増強する技術である。しかし,二つの良く知られた問題,すなわち,情報漏洩とプライバシー侵害した。これらの問題を解決するために,極端学習機械(ELM)に基づくプライバシー保護プロトコルはP/WCDsに対するクラウドベースA-エージェントを開発するための著者らが提案されている。プロトコルの基本的な考え方は,ELMニューラルネットワークを分割することである。クラウドサーバは隠れニューロンの重みを抱えており,P/WCDは出力ニューロンの重みを持っている。A-エージェントはクラウドサーバとP/WCDを組み合わせることにより行なった。本論文では,冗長性を加えてプロトコルの安全性を改善することを試みた。冗長性の付加は,データと無機モデルを解析するための権限のない関係者のためのより困難にすることができるが,計算時間コストは増加しないであろう。必要メモリは大きくなるが,これは電流メモリ技術を用いた大きな問題ではない。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *エージェント ,  CPU時間 ,  嗜好性 ,  ニューロン ,  *学習 ,  記憶装置 ,  冗長性 ,  *プロトコル ,  ニューラルネットワーク ,  携帯型 ,  安全性
準シソーラス用語： クラウドサーバ ,  情報漏洩 ,  クラウドコンピューティング ,  *プライバシー保護 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 意識 ,  エージェント ,  ELM ,  学習 ,  マシン ,  プライバシー ,  プロトコル