| 概要 | 本研究開発では、準同型暗号と連合学習を用いた深層学習モデルの基盤構築に取り組みます。連合学習では、交換される勾配情報から元のデータが漏えいするリスクが示唆されていますが、これを防ぐため、準同型暗号を用いてデータを暗号化したままモデル更新を行う方法を研究します。また、準同型暗号を用いた連合学習において生じる、秘密鍵の権限の所有者への集中といった課題の解決にも取り組みます。さらに、本研究で構築する深層学習モデルの基盤アーキテクチャを、そのユースケースとして、通信網の異常トラフィック検知に応用し、通信事業者間でデータを交換せずに高精度な深層学習モデルを構築します。
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