超スマート社会におけるプライバシーを保護する機械学習に関する研究

Research Project

Project/Area Number	24K15109
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61040:Soft computing-related
Research Institution	Nagasaki University
Principal Investigator	宮島洋文長崎大学, 総合生産科学研究科(情報データ科学系), 准教授 (60781995)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	重井徳貴鹿児島大学, 理工学域工学系, 教授 (90294363)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	機械学習
Outline of Research at the Start	AIを用いたデータ分析が広く行われているが、ユーザが安心して利用するためには、データの分析精度といった利活用性と、データの安全性を有することが望ましいと考えられる。しかしながら、従来手法においてはデータの安全性と利活用性はトレードオフの関係にあることが多い。本研究では、データ分析手法の一つである機械学習について、データの安全性と利活用性を有する手法の提案を行う。具体的には、データを秘匿分解し安全性を高め、データを秘匿分解した状態を維持して機械学習を行うアルゴリズムを提案することで、データの安全性と利活用性を有する、機械学習の秘匿分散処理を実現する。