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講演抄録/キーワード
講演名 2019-09-19 15:10
L0ノルム最小化における秘匿スパース表現
仲地孝之NTT)・貴家仁志首都大東京
抄録 (和) 本稿ではL0ノルム最小化における秘匿スパース表現法を提案し、その性能を評価する。スパースコーディングは、大量のデータの中から有為な情報を抽出する情報処理モデルとして注目されている。画像処理やデータ解析などをはじめ多数の分野に応用されており、その有効性が認められている。一方、画像処理、データ解析などの情報処理をネットワーク上で行うエッジ/クラウドコンピューティングが急速に進んでいる。しかし、サービス提供者の信頼性欠如や事故によってデータの不正利用、流出、プライバシー侵害などの問題が危惧されている。そのような背景から、エンドツーエンドでセキュリティを保ちつエッジ/クラウドで情報処理を行うモデルとして、秘匿観測信号からスパース係数を秘匿したまま推定する方法を提案する。シミュレーションにより、秘匿観測信号からスパース係数を秘匿したま推定でき、権限がないユーザは辞書の情報が漏れた場合でも観測信号の復元が困難であることを示す。 
(英) In this paper, we propose a method to estimate secure sparse representations in L0 norm minimization, and evaluate the effectiveness of the proposed scheme. With the advent of the big data era, digital content continues to increase. Sparse coding is attracting attention as an information processing model for extracting significant information from a large amount of data. It has been applied to a number of fields including image processing and data analysis, and its effectiveness is recognized. On the other hand, cloud computing is spreading in many fields including image processing and data analysis. However, the cloud computing has some serious issues for end users, such as unauthorized use and leak of data, and privacy compromise, due to unreliability of providers and some accident. We propose a method to estimate secure sparse coefficients from encrypted observed signals while keeping them secure. Simulation results show that it can estimate the encrypted sparse coefficients and unauthorized users can not decode observed signals even in leaking of dictionaries.
キーワード (和) スパースコーディング / スパース表現 / L0ノルム / ランダムユニタリ変換 / 秘匿演算 / / /  
(英) Sparse Coding / Sparse Representation / L0 Norm / Random Unitary Transform / Secure Computation / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 IEICE-IE IEICE-EMM IEICE-LOIS IEE-CMN ME IPSJ-AVM  
開催期間 2019-09-19 - 2019-09-20 
開催地(和) 新潟大学 駅南キャンパス 
開催地(英) Tokimeito, Niigata University 
テーマ(和) マルチメディア通信/システム,ライフログ活用技術,IP放送/映像伝送,メディアセキュリティ,メディア処理(AI,深層学習),一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-EMM 
会議コード 2019-09-IE-EMM-LOIS-CMN-ME-AVM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) L0ノルム最小化における秘匿スパース表現 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Secure sparse representations in L0 norm minimization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スパースコーディング / Sparse Coding  
キーワード(2)(和/英) スパース表現 / Sparse Representation  
キーワード(3)(和/英) L0ノルム / L0 Norm  
キーワード(4)(和/英) ランダムユニタリ変換 / Random Unitary Transform  
キーワード(5)(和/英) 秘匿演算 / Secure Computation  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 仲地 孝之 / Takayuki Nakachi / ナカチ タカユキ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ
第2著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metro. Univ.)
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講演者
発表日時 2019-09-19 15:10:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IEICE-EMM 
資料番号  
巻番号(vol) ITE-43 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数 ITE- 
発行日  


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