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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-09-04 13:50 ランダムユニタリ変換を用いたプライバシー保護を考慮したSVM学習法 ○前川貴大・木下裕磨・塩田さやか・貴家仁志（首都大東京）  LOIS2017-15 IE2017-36 EMM2017-44 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，ランダムユニタリ変換に基づき生成された保護テンプレートを用いた，サポートベクターマシーン（SVM）学習法を提案し，その性能を評価する．ここで，テンプレートとは，画像や生体情報などから抽出された特徴量を意味する．近年，クラウドサービスを利用し，プロバイーダーの提供する計算資源を利用する計算形態が急速に普及している．しかし，プロバイダーの信頼性欠如や事故によって，データの不正利用，流出，プライバシー侵害などの問題が危惧されている．本稿では，そのような背景から，プライバシー保護を考慮したSVM 学習法を考察する．ユニタリ性を持つ変換行列を用いたテンプレート保護法は，テンプレートを保護すると同時に，SVM の認識性能を劣化させないことを示す．また，鍵の更新や利用形態を考察し，保護なしのテンプレートを用いた場合の性能を向上できる利用例について述べる．最後にSVM の学習法の一例として顔認証実験を行い，提案法の有効性を実験的にも確認している． |
| （英） | In this paper,we propose a privacy-preserving SVM processing method with templates protected by using a random unitary transformation, and evaluate the effectiveness of the proposed scheme, where templates mean features extracted from images or biometric traits. Recently, cloud computing is spreading in many fields. However, the cloud computing has some serious issues for end users, such as unauthorized use and leak of data, and privacy compromise, due to unreliability of providers and some accident. Because of such a situation, this paper considers privacy-preserving SVM processing. It is shown that the unitary transformation-based template protection method enables us to not only protect templates, but also have the same classification performance as that of SVM processing with unprotected templates. Moreover, we consider how to update/assign secret keys, and then describe that it is possible to provide a higher performance than with unprotected templates. Some face recognition experiments are carried out as a SVM classification scheme to experimentally confirm the effectiveness of the method. | |
| キーワード | （和） | ユニタリ変換 / カーネル法 / SVM / テンプレート保護法 / 生体認証 / / / |
| （英） | unitary transform / kernel method / SVM / template protection method / biometrics / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 200, IE2017-36, pp. 13-18, 2017年9月. | |
| 資料番号 | IE2017-36 | |
| 発行日 | 2017-08-28 (LOIS, IE, EMM) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 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 | LOIS2017-15 IE2017-36 EMM2017-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM IE LOIS IEE-CMN ITE-ME |
| 開催期間 | 2017-09-04 - 2017-09-05 |
| 開催地（和） | 京都大学 百周年時計台記念館 |
| 開催地（英） | Kyoto Univ. (Clock Tower Centennial Hall) |
| テーマ（和） | マルチメディア通信/システム，ライフログ活用技術，IP放送/映像伝送，メディアセキュリティ，一般 |
| テーマ（英） | Multimedia Communication/System, Lifelog Applications, IP Broadcasting/Video Transmission, Media Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2017-09-EMM-IE-LOIS-CMN-ME |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ランダムユニタリ変換を用いたプライバシー保護を考慮したSVM学習法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Privacy-preserving SVM processing by using random unitary transformation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ユニタリ変換 / unitary transform |
| キーワード(2)（和/英） | カーネル法 / kernel method |
| キーワード(3)（和/英） | SVM / SVM |
| キーワード(4)（和/英） | テンプレート保護法 / template protection method |
| キーワード(5)（和/英） | 生体認証 / biometrics |
| 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） | 前川 貴大 / Takahiro Maekawa / マエカワ タカヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 首都大学東京 (略称： 首都大東京) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metro.Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木下 裕磨 / Yuma Kinoshita / キノシタ ユウマ |
| 第2著者 所属（和/英） | 首都大学東京 (略称： 首都大東京) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metro.Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩田 さやか / Sayaka Shiota / シオタ サヤカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 首都大学東京 (略称： 首都大東京) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metro.Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 首都大学東京 (略称： 首都大東京) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metro.Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-09-04 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | LOIS2017-15, IE2017-36, EMM2017-44 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.199(LOIS), no.200(IE), no.201(EMM) |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-08-28 (LOIS, IE, EMM) |
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