会議発表論文 決定木の秘密計算における効率比較と事前計算を用いた効率化

市川, 敦謙  ,  Ichikawa, Atsunori  ,  菊池, 亮  ,  Kikuchi, Ryou  ,  尾形, わかは  ,  Ogata, Wakaha

2016-01
内容記述
データマイニングをサービス化するにあたり,顧客の持つ個人情報とサービス業者側の持つ学習結果の両方を秘匿したままで結果を計算したい.決定木を用いたデータマイニングを想定した場合,両者の情報を秘匿したまま計算が可能な既存の秘密計算方式がいくつか挙げられるが,どの方式が決定木計算に最も適しているのか,どの大きさの決定木までなら効率よく計算できるのか,という点が不明である.本研究では準同型暗号,秘密分散ベースのMPC,Yao's Garbling Circuit の3 つの方式について,決定木計算を扱う場合の計算効率や情報の漏洩する程度などの比較を行い,効率よく計算できる具体的な決定木サイズを算出する.また,その結果を踏まえ,事前計算を用いて深い決定木を効率よく計算できる方式の提案を行う.

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