Machine Learning/Data Mining Lab.

研究紹介

この研究室は次の3つのテーマを研究しています。

学習

近年の情報技術の発達により、大量のデータを機械的に解析することによってルールや相関、因果を見つける技術が必要とされています。このための技術は機械学習と呼ばれ、私たちの研究室では、以下のような新しい機械学習アルゴリズムの研究をしています。

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暗号

秘密パターン照合

秘密パターン照合は照合内容やデータを暗号化したまま照合する技術です。Aさんは自身が保持するテキストをBさんに知られず、Bさんは何を知りたいかをAさんにしられないまま照合結果を得ることができます。このような技術は特許や乗車履歴、ゲノム情報などのデータに対してパターン照合を行いたいときに有用です。 また、MDLではand/or検索やあいまいなキーワードによる照合の秘密照合可能な手法を開発しました。

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プライバシ保護アウトソーシング

近年クラウドサービスはは我々の生活のいたるところで用いられています。クラウドにデータを預ける場合、クラウドがそのデータを悪用しないか、あるいは預けたデータが漏洩しないかという点はユーザにとって重要です。そのため多くの場合、データは暗号化された状態でクラウドに預けられています。しかし、クラウドの計算資源を活用したいというニーズも存在し、暗号文を復号することなく演算が可能な準同型暗号を用いることで、二つの要求を同時に満たすことができます。

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差分プライバシ

プライバシの保護指標の一つに差分プライバシがあります。私たちは、この差分プライバシに着目した研究を行っています。主な研究テーマは、機械学習・データマイニング・検定に対して差分プライバシを保証する手法を提案することです。

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