プライバシー保護機能を持つ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  [in Japanese] Privacy-preserving Distributed Calculation Methods of a Least-squares Estimator for Linear Regression Models  [in Japanese]

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Abstract

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.これは複数のユーザがそれぞれ異なるデータを保持したもとで,それぞれの保持するデータを互いに公開,共有することなく,協力して全てのデータを用いた場合と同等の回帰分析を行うというものである.本稿ではまず,ユーザが2人の場合を想定し,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最小二乗推定量を分散計算する場合を考える.そのもとで,新たな分散計算プロトコルを提案し,プライバシーについてプロトコル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,収束回数を削減する修正プロトコルを提案し,多者間での分散計算への拡張も行う.

In this paper, we study a privacy preserving linear regression analysis. We propose a new protocol of a distributed calculation method that calculates a least squares estimator, in the case that two parties have different types of explanatory variables. We show the security of privacy in the proposed protocol. Because the protocol have iterative calculations, we evaluate the number of iterations via numerical experiments. Finally, we show an extended protocol that is a distributed calculation method for <i>k</i> parties.

Journal

  • Journal of Japan Industrial Management Association

    Journal of Japan Industrial Management Association 65(2), 78-88, 2014

    Japan Industrial Management Association

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    130004684287
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10561806
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    1342-2618
  • NDL Article ID
    025698666
  • NDL Call No.
    Z4-298
  • Data Source
    NDL  J-STAGE 
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