CF-008
平文上の処理ロジックを再現した秘密計算ディープラーニング

◎三品気吹・濱田浩気・五十嵐大（NTT）

多くの企業や組織で深層学習などのAI利活用を目指す動きが強まっている。そうした動きの中で，AIの質を高めるために複数の企業でデータを持ち寄って，より多くのデータを用いたAI利活用の需要も高まってきている．しかし，他社とデータを共有することに抵抗を感じる企業は多く，これまでは小規模なコンソーシアムや共同実験などの限られた形でしか実現していない．そこで本稿では，より自由なAI利活用を実現するため，入力データやパラメータを暗号化したままの学習や推論を可能にするプライバシー保護深層学習の実装と評価を行う．これにより，企業同士が互いのデータを秘密にしたままでも，データを持ち寄ったAI利活用が可能になる．