プライバシー保護型機械学習

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vPINは、クライアントデータのプライバシーを保護しながら、推論の検証可能性を保証する、プライバシー保護型検証可能CNN推論スキームである。

完全準同型暗号化（FHE）を用いることで、金融機関間でデータを安全に共有し、プライバシーを保護しながら共同でマネーロンダリング対策を行うことが可能になる。

本論文では、大規模な暗号化データセットに対するプライバシー保護型ロジスティック回帰トレーニング手法として、ミニバッチ版のエンハンスドNAG法を提案し、その有効性を検証しています。

ハイブリッド準同型暗号化を活用することで、リソース制限のある端末でも効率的かつプライバシーを保護した機械学習サービスを提供できる。

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