Designs and Implementations of Efficient and Accurate Secret Logistic Regression

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  • 高精度かつ高効率な秘密ロジスティック回帰の設計と実装

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本稿では秘密分散ベース秘密計算上でのセキュアなロジスティック回帰アルゴリズムを提案する．ロジスティック回帰は非線形関数であるシグモイド関数を含むため暗号化したまま計算することは容易ではないが，従来手法では多項式近似を用いることで秘密計算上での実現を可能にしている．本研究で実装したセキュアなロジスティック回帰では，学習データやパラメータを全て秘匿したまま，特徴量が 2 次元である 10 万件の入力データを用いて 100 回の学習を行う処理を，40 秒程度で行うことができた．この結果は従来の手法よりも 10 倍程度高速であり，また平文と比較した場合の誤差も 0.3% 以内に抑えられた．

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