計算量を考慮した秘匿分散処理による機械学習法

抄録

近年, ビッグデータの解析やAI (Artificial Intelligence)分野をはじめとして, クラウドコンピューティングが広く用いられている. クラウドコンピューティングにおける計算処理はデータの安全性が高いことが望ましく, 様々な研究が進められている. 著者はこれまでに, 秘匿分散処理と組み合わせることでデータの安全性を高めた機械学習手法を提案したが, 分散処理に伴う計算量の増加が問題であった. 本稿では, この問題を解決するために, 計算手順を改善することで機械学習手を効率的に実現するアルゴリズムを提案する. また, 数値実験により提案手法の有効性を示す.