機械学習モデルの推論時における入力データの機密性保証

機械学習モデルの推論時に、最終層の特徴量にノイズを加えることで入力データの機密性を保証できる。Hammersley-Chapman-Robbins (HCR) 不等式を用いることで、このノイズ付加による機密性の下限を定量的に評価できる。