| 研究課題/領域番号 |
17K00170
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
高性能計算
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| 研究機関 | 長崎大学 (2020-2021)
岡山理科大学 (2017-2019) |
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研究代表者 |
宮島 洋文 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (60781995)
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| 研究分担者 |
白鳥 則郎 中央大学, 研究開発機構, 機構教授 (60111316)
重井 徳貴 鹿児島大学, 理工学域工学系, 准教授 (90294363)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 簡易秘密計算法 / エッジコンピューティング / 機械学習 / クラウドコンピューティング / ニューラルネットワーク / ベクトル量子化 / セキュアマルチパーティ簡易計算 |
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| 研究成果の概要 |
クラウド上のデータを安全かつ安心して利用するために、データを暗号化し、データを復号化することなく機械学習を実現するアルゴリズムの提案を行った。また、エッジシステムと呼ばれるクラウドシステムに対し、データの安全性を考慮した機械学習のアルゴリズムの提案を行った。これらの提案アルゴリズムは従来の機械学習のアルゴリズムとは異なる計算処理を行うが、数値実験を実施し、従来の機械学習手法と同等の高い精度となることを確かめた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
クラウドコンピューティングによるデータの管理や機械学習を用いたデータの分析は、医療分野をはじめとして、さまざまな分野で用いられている。しかしながら、実際のシステムにおいては、データの安全性が高いシステムでなければ、ユーザは安心して秘匿性の高いデータをシステム上に預けることができず、システムを利用することが困難である。そのため、本研究におけるデータの安全性を考慮した機械学習の提案アルゴリズムを応用することで、秘匿性の高いデータについても、ユーザが安心してデータを管理・分析することができると期待される。
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