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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 0000-00-00 00:00 プライバシを保護した非対話文書分類の高性能化に関する研究 ○北原優平（東工大）・岡 響，中橋 彬，尾形わかは（東工大）  IT2023-120 ISEC2023-119 WBS2023-108 RCC2023-102 |
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| 抄録 | （和） | クライアントがサーバに推論を委託するMachine Learning as a Serviceモデルの下では，クライアントの入力や機械学習パラメータの漏洩はプライバシ上の懸念となり得る．このため，暗号化したまま計算することが可能な準同型暗号を使用して，前述のプライバシを保護した推論手法が研究されている． 本研究では，準同型暗号を用いた文書分類において，クライアントのデータ及びサーバの機械学習パラメータを完全に保護できる非対話性と，より高精度な推論を同時に達成することを目的とする．そこで，自然言語処理分野で広く用いられているAttentionモデルに着目し，準同型暗号を用いて効率的に実装可能となるようなAttentionモデルの計算の変更方法を提案する．また，感情分類タスクの推論実験を行うことで提案方式の有効性を確認する． |
| （英） | In the Machine Learning as a Service model, where clients delegate inference to servers, leakage of client inputs or machine learning parameters can be a privacy concern.Therefore, privacy preserving methods using homomorphic encryption, enabling calculations which can process data while keeping data encrypted, have been studied. In this study, we focus on document classification, and design a new method that uses homomorphic encryption to achieve both non-interactivity, ensuring complete protection of client data and server machine learning parameters, and higher inference accuracy. Our method adopts Attention models widely used in natural language processing and CKKS as a homomorphic encryption. We show how to tune Attention model to make it efficiently implementable by using CKKS. Additionally, we conduct inference experiments for sentiment classification tasks to verify the effectiveness of the proposed approach. |
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| キーワード | （和） | 委託計算 / MLaaS / 準同型暗号 / Attention / / / / |
| （英） | outsourced computation / MLaaS / Homomorphic Encryption / Attention / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 424, ISEC2023-119, pp. 279-286, 2024年3月. | |
| 資料番号 | ISEC2023-119 | |
| 発行日 | 2024-03-06 (IT, ISEC, WBS, RCC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IT2023-120 ISEC2023-119 WBS2023-108 RCC2023-102 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC ISEC IT WBS |
| 開催期間 | 2024-03-13 - 2024-03-14 |
| 開催地（和） | 大阪大学吹田キャンパス |
| 開催地（英） | Osaka Univ. (Suita Campus) |
| テーマ（和） | RCC・ISEC・IT・WBS合同研究会 |
| テーマ（英） | RCC, ISEC, IT, WBS |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ISEC |
| 会議コード | 2024-03-RCC-ISEC-IT-WBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | プライバシを保護した非対話文書分類の高性能化に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of non-interactive privacy-preserving document classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 委託計算 / outsourced computation |
| キーワード(2)（和/英） | MLaaS / MLaaS |
| キーワード(3)（和/英） | 準同型暗号 / Homomorphic Encryption |
| キーワード(4)（和/英） | Attention / Attention |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北原 優平 / Yuhei Kitahara / キタハラ ユウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡 響 / Hibiki Oka / オカ ヒビキ |
| 第2著者 所属（和/英） | アイマトリックス研究所株式会社 (略称： *) imatrix research institute corp. (略称： iric) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中橋 彬 / Akira Nakahashi / ナカハシ アキラ |
| 第3著者 所属（和/英） | アイマトリックス研究所株式会社 (略称： *) imatrix research institute corp. (略称： iric) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾形 わかは / Wakaha Ogata / オガタ ワカハ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 0000-00-00 00:00:00 |
| 発表時間 | 分 |
| 申込先研究会 | ISEC |
| 資料番号 | IT2023-120, ISEC2023-119, WBS2023-108, RCC2023-102 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.423(IT), no.424(ISEC), no.425(WBS), no.426(RCC) |
| ページ範囲 | pp.279-286 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2024-03-06 (IT, ISEC, WBS, RCC) |
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