講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-06-07 10:00
EtC画像を用いた暗号化領域でのSVM学習法 ○河村綾菜・前川貴大・木下裕磨・貴家仁志(首都大東京) SIS2018-1 |
抄録 |
(和) |
本稿では,EtC画像を用いたサポートベクターマシン(SVM)学習法を提案し,その性能を評価する.
ここで,EtC(Encryption-then-Compression)画像とは,JPEG圧縮可能な暗号化処理が施された画像である.
近年,クラウドサービスを利用し,プロバイ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.プライバシーを保護したSVM学習法を考察する.
EtC画像の生成は,データに対する正規化処理の下で,ユニタリ性を持つ変換行列処理に帰着すること,またその結果,代表的なカーネル関数を使用した場合においても,その暗号化処理がSVMの性能に影響を及ぼさないことを示す.
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 SVM computing scheme with EtC images, and evaluate the effectiveness of the proposed scheme, where EtC images are images encrypted by the method which has been proposed for Encryption-then-Systems with JPEG compression.
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 computing.
It is shown that generating EtC images is reduced to a generation scheme using an unitary transform matrix under the use of z-score normalization of the data, so it does not effect the accuracy of SVM computing, even when most of kernel fuctions are used.
Some face recognition experiments are carried out as a SVM classification scheme to experimentally confirm the effectiveness of the proposed scheme. |
キーワード |
(和) |
SVM / Encryption-then-Compression / 暗号化領域 / JPEG / / / / |
(英) |
SVM / Encryption-then-Compression / encrypted domain / JPEG / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 73, SIS2018-1, pp. 1-6, 2018年6月. |
資料番号 |
SIS2018-1 |
発行日 |
2018-05-31 (SIS) |
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) |
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