プライバシー保護を目的とした線形回帰モデルにおける最小二乗推定量の分散計算法について(第15回情報論的学習理論ワークショップ)

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概要

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• 本稿ではプライバシー保護を目的とした回帰分析について扱う.まず,2者が異なる属性に関するデータを保持しているもとで,2者間でデータを渡すことなく回帰係数の最小二乗推定量を分散計算する新たな方式を提案し,プライバシーの安全性を評価する.また,提案するプロトコルは繰り返し計算を行うため,数値実験によりプロトコルの繰り返し数についての評価を行う.さらに,多者間での分散計算への拡張も行う.

• 一般社団法人電子情報通信学会の論文
• 2012-10-31

著者

• 小林 学

  湘南工科大学工学部情報工学科

• 松嶋 敏泰

  横浜商科大学

• 松嶋 敏泰

  早稲田大学

• 堀井 俊佑

  早稲田大学

• 須子 統太

  早稲田大学

• Matsushima Toshiyasu

  Waseda Univ. Tokyo Jpn

• 平澤 茂一

  早稲田大学

• 小林 学

  湘南工科大学

• Matsushima Toshiyasu

  Department Of Industrial And Management Systems Engineering School Of Science And Engineering Waseda

• 松嶋 敏泰

  早稲田大学大学院理工学研究科

• 平澤 茂一

  サイバー大学

• 後藤 正幸

  早稲田大学

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