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公開番号2024081040
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-17
出願番号2022194466
出願日2022-12-05
発明の名称推定装置、推定方法、及び、推定プログラム
出願人日本電信電話株式会社,国立大学法人琉球大学
代理人個人,個人
主分類G09C 1/00 20060101AFI20240610BHJP(教育;暗号方法;表示;広告;シール)
要約【課題】秘匿スパースモデリングの技術において、Lasso解を推定可能な技術を提供する。
【解決手段】推定装置20は、ランダムユニタリ行列で暗号化された暗号化データを受信する通信部201と、前記暗号化データに関する線形回帰モデルについて、前記線形回帰モデルの回帰係数のLasso回帰による推定値を、ISTA又はFISTAにより算出する推定部202と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ランダムユニタリ行列で暗号化された暗号化データを受信する通信部と、
前記暗号化データに関する線形回帰モデルについて、前記線形回帰モデルの回帰係数のLasso回帰による推定値を、ISTA（Iterative Shrinkage Soft-thresholding Algorithm）又はFISTA（Fast Iterative Shrinkage Soft-thresholding Algorithm）により算出する推定部と、
を備える推定装置。
続きを表示（約 400 文字）【請求項２】
前記暗号化データは、
所定データの暗号化データと、前記所定データを表現するための特徴ベクトルの集合である辞書データの暗号化データと、である請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
推定装置で行う推定方法において、
ランダムユニタリ行列で暗号化された暗号化データを受信し、
前記暗号化データに関する線形回帰モデルについて、前記線形回帰モデルの回帰係数のLasso回帰による推定値を、ISTA（Iterative Shrinkage Soft-thresholding Algorithm）又はFISTA（Fast Iterative Shrinkage Soft-thresholding Algorithm）により算出する、
推定方法。
【請求項４】
請求項１に記載の推定装置としてコンピュータを機能させる推定プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、推定装置、推定方法、及び、推定プログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
クラウド／エッジコンピューティングは、ビッグデータ解析の計算リソースとして急速に普及している。しかし、個人の特定に繋がる可能性のあるデータは、プライバシー保護の観点から、クラウド／エッジコンピューティングの利用が制限される。
【０００３】
そこで、クラウド／エッジコンピューティングにおいて、秘匿化されたデータを解析するデータ解析手法の重要性が高まっている。例えば、非特許文献１には、秘匿スパースモデリングの技術において、秘匿化されたデータに関する線形回帰モデルについて、その線形回帰モデルの回帰係数のLasso回帰による推定値（Lasso解）を推定する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
坂東、外２名、“ランダムユニタリ変換により分散秘匿化された信号に対するLASSO解推定”、社団法人電子情報通信学会、信学技報、マルチメディア情報ハイディング・エンリッチメント研究会（EMM）、2020年、p.1-p.5
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１は、Lasso解をCDA（Coordinate Descent Algorithm）により推定する方法を開示するにすぎず、CDA以外のLasso解の求解方法は示されていなかった。
【０００６】
本開示は、上記事情を鑑みてなされたものであり、秘匿スパースモデリングの技術において、Lasso解を推定可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様の推定装置は、ランダムユニタリ行列で暗号化された暗号化データを受信する通信部と、前記暗号化データに関する線形回帰モデルについて、前記線形回帰モデルの回帰係数のLasso回帰による推定値を、ISTA（Iterative Shrinkage Soft-thresholding Algorithm）又はFISTA（Fast Iterative Shrinkage Soft-thresholding Algorithm）により算出する推定部と、を備える。
【０００８】
本開示の一態様の推定方法は、推定装置で行う推定方法において、ランダムユニタリ行列で暗号化された暗号化データを受信し、前記暗号化データに関する線形回帰モデルについて、前記線形回帰モデルの回帰係数のLasso回帰による推定値を、ISTA（Iterative Shrinkage Soft-thresholding Algorithm）又はFISTA（Fast Iterative Shrinkage Soft-thresholding Algorithm）により算出する。
【０００９】
本開示の一態様の推定プログラムは、上記推定装置としてコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、秘匿スパースモデリングの技術において、Lasso解を推定可能な技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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