文献

J-GLOBAL ID：201802259396410067   整理番号：18A2144336

高精度かつ高効率な秘密ロジスティック回帰の設計と実装

著者 (4件)： 三品気吹 (NTT セキュアプラットフォーム研) ,  五十嵐大 (NTT セキュアプラットフォーム研) ,  濱田浩気 (NTT セキュアプラットフォーム研) ,  菊池亮 (NTT セキュアプラットフォーム研)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2018  号： 2  ページ： ROMBUNNO.4A2-2  発行年： 2018年10月15日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では秘密分散ベースの秘密計算上で,効率的かつ高精度のロジスティック回帰分析を実装する。ロジスティック回帰分析は機械学習分野の基礎的かつ利用頻度の高い重要な分析手法であるが,シグモイド関数と呼ばれる非線形関数を必要とし,線形演算を得意とすることの多い秘密計算上では性能と精度の両立が容易でないことで知られる。本稿ではこのシグモイド関数の計算法に関して2種類の方式を提案・実装する。一つは,秘密一括写像を用いる方式である。秘密一括写像では処理コストとトレードオフの任意精度で,任意の関数すなわち写像を計算できる。このため一つ目の方式では平文上のロジスティック回帰と遜色ない予測精度となることが確認された。二つ目は,条件分岐と線形近似のハイブリッド型の近似である。こちらは精度を平文と比較して2%の誤差に抑えながらも,既存方式よりも12倍程度高速であったことを報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ保護 ,  *暗号 ,  分散管理 ,  *秘密 ,  *回帰分析 ,  機械学習 ,  *シグモイド関数 ,  関数近似 ,  傾斜法 ,  近似法 ,  プロトコル ,  シフト演算子 ,  効率化
準シソーラス用語： *秘密計算 ,  *秘密分散 ,  *ロジスティック回帰分析 ,  統計的機械学習 ,  情報秘匿 ,  線形近似 ,  通信プロトコル ,  予測精度 ,  高精度化

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高効率 ,  秘密 ,  ロジスティック回帰 ,  設計 ,  実装