連想記憶モデルの秘密分散法への応用(モバイル環境におけるPerson to Person高信頼性情報流通技術)(情報通信サブソサイエティ合同研究会)
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概要
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連想記憶モデルは,人の記憶メカニズムをモデル化したニューラルネットワークである.記憶情報はパターンで表現され,各素子間の結合に記憶される.記憶情報とある一定以上の一致度を示すパターンを初期状態として与えたときのみ記憶情報を想起し,これ以外の初期状態から記憶情報を想起することは困難である.一方,(k,n)しきい値は秘密情報をn個のシェアに分割し,そのうち,k個以上のシェアが集まったときのみ,元の秘密情報を得ることができる秘密分散法の1つである.我々は,連想記憶モデルと(k,n)しきい値の類似点に着目し,連想記憶モデルによる秘密分散法を試みた.すなわち,連想記憶モデルの初期オーバラップが,秘密分散法のしきい値に対応する.秘密情報を連想記憶モデルに記憶し,分散数n,結合数kごとに秘密情報を想起の成否の境界となるオーバラップを求めた.これより,連想記憶モデルによって秘密分散法を行うことができた.また,テキストデータなどを記憶させる場合には,記憶情報間に相関が生じるのでHuffman法などの圧縮法と併せて用いると良いことがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-19
著者
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