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J-GLOBAL ID：202102228949964494   整理番号：21A2609400

透明で説明可能なプライバシー保護データ分類に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward Transparent and Accountable Privacy-Preserving Data Classification

著者 (5件)： Zhao Yanqi (Xi’an University of Posts and Telecommunications) ,  Yu Yong (Xi’an University of Posts and Telecommunications) ,  Chen Ruonan (Beihang University) ,  Li Yannan (University of Wollongong) ,  Tian Aikui (Shandong University of Technology)
資料名： IEEE Network  (IEEE Network)
巻： 35  号： 4  ページ： 184-189  発行年： 2021年 
JST資料番号： T0135A  ISSN： 0890-8044  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 機械学習は,大きなデータ解析を実行するための効果的なアプローチを提供する。機械学習の分岐として,分類はデータ処理において広く採用されている。しかし,データの感度はデータプライバシーの懸念を提起する。データユーティリティとデータプライバシーのバランスをとる方法は,挑戦的な問題である。データセットとデータ分類への柔軟でプライバシーに優しいアクセスをサポートするプライバシー保護データ分類は,ユーザのデータを認証された方法で収集することを可能にする。しかし,プライバ-cy-保存データ分類手法は,データ分類の正当性が保証できないという制限がある。結果として,分類結果を操作するために,悪意のある分類器は可能である。これらの問題を解決するために,本論文では,分類器の行動を主張し,データの有用性とプライバシーを維持するためのトレーサを含む,透明で説明可能なプライバシー保護データ分類フレームワークを提案した。特に,著者らは,データプライバシーとデータユーティリティのバランスをとるために暗号技術を利用して,分類装置の挙動のための透明性と説明可能性を達成するために,ブロックチェーンを使用した。このフレームワークの実用性を説明するために,著者らは,コンクリート暗号アルゴリズムを実装し,その性能を評価し試験するためのプロトタイプシステムを開発した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンクリート ,  分類装置 ,  *プライバシー ,  データ解析 ,  データ処理 ,  暗号 ,  機械学習 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： *プライバシー保護 ,  透明性 ,  実用性 ,  *データ分類 ,  暗号アルゴリズム ,  データプライバシー ,  ブロックチェーン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 説明 ,  プライバシー ,  データ分類