| タイトル | プライバシー保護機能を持つ線形回帰モデルにおける最小二乗推定量の分散計算法について |
|---|---|
| 著者 | 須子統太 、堀井俊佑 、小林学 、後藤正幸 、松嶋敏泰 、平澤茂一 |
| 年度 | 2014 |
| 形式 | 論文誌 |
| 分野 | 知識情報処理 |
| 掲載雑誌名 | 日本経営工学会論文誌 |
| 掲載号・ページ | vol.65, no.2, pp.78-88 |
| 掲載年 | 2014 |
| 掲載月 | 7 |
| アブスト （日本語） |
査読：有 DOI：10.11221/jima.65.78 本稿ではプライバシー保護を目的とした回帰分析について扱う.これは複数のユーザがそれぞれ異なるデータを保持 したもとで,それぞれの保持するデータを互いに公開,共有することなく,協力して全てのデータを用いた場合と同等 の回帰分析を行うというものである.本稿ではまず,ユーザが 2 人の場合を想定し,2 者が異なる属性に関するデータ を保持しているもとで最小二乗推定量を分散計算する場合を考える.そのもとで,新たな分散計算プロトコルを提案し, プライバシーについてプロトコルの安全性を評価する.また,提案するプロトコルは繰り返し計算を行うため,数値実 験によりプロトコルの繰り返し数についての評価を行う.さらに,収束回数を削減する修正プロトコルを提案し,多者 間での分散計算への拡張も行う. https://www.jstage.jst.go.jp/article/jima/65/2/65_78/_article/-char/ja/ |
| アブスト （英語） |
In this paper, we study a privacy preserving linear regression analysis. We propose a new protocol of a distributed calculation method that calculates a least squares estimator, in the case that two parties have different types of explanatory variables. We show the security of privacy in the proposed protocol. Because the protocol have iterative calculations, we evaluate the number of iterations via nu- merical experiments. Finally, we show an extended protocol that is a distributed calculation method for k parties. |
| 備考 （日本語） |
3 |
| 備考 （英語） |
3 |
| 論文原稿 | |
| 発表資料 |
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