Project/Area Number |
23K20933
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
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Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
Principal Investigator |
貴家 仁志 東京都立大学, システムデザイン研究科, 特任教授 (40157110)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
今泉 祥子 千葉大学, 大学院情報学研究院, 准教授 (80535013)
塩田 さやか 東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (90705039)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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Keywords | 画像暗号化法 / プライバシー保護 / 深層学習 |
Outline of Research at the Start |
本研究の概要は、学修可能な画像暗号化法によるプライバシー保護が可能な深層学習法を構築することである。深層学習に膨大な量の学習用データを必要とするため、プライバシー保護された十分な学習用データの確保が困難であることである。さらに深層学習には大きなメモリコストと計算コストが必要であることから、ユーザーの多くはクラウド環境を深層学習のために選択する。しかし、クラウド環境におけるセキュリティの信頼性は保証されていないという課題がある。
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