研究課題/領域番号 |
17K00235
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
知覚情報処理
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研究機関 | 大阪大学 |
研究代表者 |
中村 和晃 大阪大学, 工学研究科, 助教 (10584047)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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キーワード | メディア認識 / パターン認識 / 情報セキュリティ / サーバ・クライアント / 認識器クローン / プライバシー保護 / Model Inversion Attack / クライアント・サーバ / 視覚メディア処理 |
研究成果の概要 |
クライアントユーザから送信されたメディアデータに対しサーバが認識処理を行い,その結果をユーザに返送する,というサーバ・クライアント型メディア認識においては,認識結果や認識モデル,訓練データなどの情報が他者に流出するリスクがある.本研究では,そのリスクがどの程度現実的であるかを分析するとともに,これを防御・回避する技術を検討した.具体的な成果として,サーバにメディア認識結果を把握させることなくユーザにのみ正しい結果を伝送可能な認識機構の開発,サーバの所有する認識器の不正複製物である「認識器クローン」の作成抑止技術ならびに検知技術の開発,認識器からその訓練データを逆推定する技術の開発,を達成した.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
AI技術の普及によりサーバ・クライアント型メディア認識サービスは既に現実のものとなりつつあり,今後の更なる発展が予想される中で,当該サービスを安心安全に運用・利用できないという事態になれば,大きな社会不安を引き起こす可能性が高い.本研究の成果は,そのリスクを低減するとともに,今後も継続して対処法の研究開発が求められることを示唆するものであり,安心安全なサービスの実現に大きく貢献し得る.また,学術的には,本研究の成果によりメディア認識分野・AI分野と情報セキュリティ分野を融合した新たな研究領域が創出される潜在性を持つ.他形態のメディア認識に対しても同様の研究を行う余地は大きく,極めて意義深い.
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