研究課題/領域番号 |
23K20933
|
研究種目 |
基盤研究(B)
|
配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
|
研究機関 | 東京都立大学 |
研究代表者 |
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)
|
研究分担者 |
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)
|
研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2024年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
|
キーワード | 画像暗号化法 / プライバシー保護 / 深層学習 |
研究開始時の研究の概要 |
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。
|