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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-10-12 10:25 差分プライバシーを用いた機械学習であるDP-SGDのロバスト性の傾向 ○神吉孝洋・小形真平・岡野浩三（信州大）・中島 震（NII）  SS2023-28 DC2023-34 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習は様々な分野で成果を上げているが, 敵対者が学習データを抽出できてしまう問題点がある. そこで, 学習データのプライバシーを保ったまま機械学習ができるDP-SGDが開発された. DP-SGDはプライバシー保証を強くすると正確性が低下することが分かっているがロバスト性の傾向は分かっていない. そこで, DP-SGDのロバスト性の傾向を調査するために, 基準データと検査対象に評価実験を行った. 結果としてロバスト性の傾向に違いがあることが分かった． |
| （英） | Although machine learning has been successful in various fields, there is a problem that an adversary can extract training data. Therefore, DP-SGD, which can perform machine learning while preserving the privacy of the training data, was developed. DP-SGD has been shown to decrease in accuracy with increasing privacy strength, but its robustness trend is not known. Therefore, in order to investigate the robustness trend of DP-SGD, we have developed a new method to investigate the robustness trend of DP-SGD by determining the robustness radius of DP-SGD with respect to the pairs of reference data and data under test. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / DP-SGD / ロバスト性 / プライバシー強度 / / / / |
| （英） | machine learning / DP-SGD / robustness / privacy strength / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 206, SS2023-28, pp. 38-43, 2023年10月. | |
| 資料番号 | SS2023-28 | |
| 発行日 | 2023-10-04 (SS, DC) | |
| 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 | SS2023-28 DC2023-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS DC |
| 開催期間 | 2023-10-11 - 2023-10-12 |
| 開催地（和） | 信州大学工学部（長野市） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ディペンダブルコンピューティング，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SS |
| 会議コード | 2023-10-SS-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 差分プライバシーを用いた機械学習であるDP-SGDのロバスト性の傾向 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Robustness trends of DP-SGD, a machine learning with differential privacy |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | DP-SGD / DP-SGD |
| キーワード(3)（和/英） | ロバスト性 / robustness |
| キーワード(4)（和/英） | プライバシー強度 / privacy strength |
| 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） | 神吉 孝洋 / Takahiro Kanki / カンキ タカヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Sinshu University (略称： Sinshu Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小形 真平 / Shinpei Ogata / オガタ シンペイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Sinshu University (略称： Sinshu Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡野 浩三 / Kozo Okano / オカノ コウゾウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Sinshu University (略称： Sinshu Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中島 震 / Shin Nakajima / ナカジマ シン |
| 第4著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所 (略称： NII) National Institute of Informatics (略称： NII) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-10-12 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SS |
| 資料番号 | SS2023-28, DC2023-34 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.206(SS), no.207(DC) |
| ページ範囲 | pp.38-43 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-10-04 (SS, DC) |
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