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J-GLOBAL ID：202202260476955003   整理番号：22A0456708

安全な連合学習のための許可ブロックチェーンフレーム【JST・京大機械翻訳】

Permissioned Blockchain Frame for Secure Federated Learning

著者 (5件)： Sun Jin (School of Science, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Wu Ying (School of Science, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Wang Shangping (School of Science, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Fu Yixue (School of Science, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Chang Xiao (School of Science, Xi’an University of Technology, Xi’an, China)
資料名： IEEE Communications Letters  (IEEE Communications Letters)
巻： 26  号： 1  ページ： 13-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0941A  ISSN： 1089-7798  CODEN： ICLEF6  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： 反復学習は,マルチパーティ機械学習における訓練データのプライバシー問題を解決する新興技術である。しかし,この技術は一連のシステムセキュリティ問題に対して脆弱である。本レターでは,筆者らは,複数のデータ所有者を横断して,セキュリティで信頼性のある連合学習プラットフォームを構築するために,Hyperedger Fabric許可ブロックチェーンアーキテクチャを活用し,そこでは,個々の局所更新を閾値ホモモルフィック暗号化に基づいて暗号化し,次に分散レジガー上で記録した。セキュリティ解析は,著者らの解法が連合学習システムにおける既存のプライバシーとセキュリティ問題を効果的に取り扱うことができることを示した。数値結果は,この方式が実行可能で効率的であることを示した。Copyright 2022 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： 信頼性 ,  プライバシー ,  暗号 ,  安全解析 ,  セキュリティ ,  *機械学習
準シソーラス用語： 訓練データ ,  学習支援システム ,  脆弱性 ,  反復学習 ,  システムセキュリティ ,  所有者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  許可 ,  ブロックチェーン