L0ノルム最小化における秘匿スパース表現

摘要

本稿ではL0ノルム最小化における秘匿スパース表現法を提案し、その性能を評価する。スパースコーディングは、大量のデータの中から有為な情報を抽出する情報処理モデルとして注目されている。画像処理やデータ解析などをはじめ多数の分野に応用されており、その有効性が認められている。一方、画像処理、データ解析などの情報処理をネットワーク上で行うエッジ/クラウドコンピューティングが急速に進hでいる。しかし、サービス提供者の信頼性欠如や事故によってデータの不正利用、流出、プライバシー侵害などの問題が危惧されている。そのような背景から、エンドツーエンドでセキュリティを保ちつつエッジ/クラウドで情報処理を行うモデルとして、秘匿観測信号からスパース係数を秘匿したまま推定する方法を提案する。シミュレーションにより、秘匿観測信号からスパース係数を秘匿したま推定でき、権限がないユーザは辞書の情報が漏れた場合でも観測信号の復元が困難であることを示す。