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

• 研究課題/領域番号: 24K15109
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 長崎大学
• 研究代表者: 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)
• 研究分担者: 重井 徳貴 鹿児島大学, 理工学域工学系, 教授 (90294363)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 機械学習

研究開始時の研究の概要

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。