特異データを意識した学習データの人工合成

• 研究課題/領域番号: 25K15130
• 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60080:データベース関連
• 研究機関: 広島大学
• 研究代表者: 森本 康彦 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (00363010)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 生成AI / 表データ生成 / 異常値生成 / 特異値生成 / プライバシー保護

研究開始時の研究の概要

本研究では，学習データとして利用するための表形式のデータの人工生成法の研究を行う．データ生成では，敵対的生成ネットワーク（GAN）を使った手法が有効であるが，本研究で注目している異常値や特異値などのレアデータにおいてプライバシーリスクが指摘されている．そのリスクを回避する手法として差分プライバシー（DP）が有力であるが，レアデータを保護するためには加えるべきノイズを大きくしなければならず，データの価値が大きく損なわれる．そこで本研究では，レアデータの価値とプライバシーを両立できる新しいデータ生成技術の研究開発を行う．