Oblivious RAM を利用したセキュアな決定木の実装評価

机译：使用Oblivious RAM实现安全决策树的实现评估

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決定木学習は，機械学習の中でもポピュラーな学習法である．決定木学習の目的は，決定木の学習(構築) それ自体に留まらず，構築した決定木を用いた新規データの分類・推定も包含する．分類対象のデータにプライバシ情報が含まれる場合に，マルチパーティ計算によりプライバシ保護して，分類計算を効率良く行う手法が提案されている．本論文ではその手法を実装し，実行時間を評価する．

机译：决策树学习是机器学习中一种流行的学习方法。决策树学习的目的不仅限于学习\ r \ n（构造）本身，还包括使用构造的决策树对新数据进行分类和估计。已经提出了一种方法，当在分类目标\ r \ n数据中包括隐私信息时，通过多方计算来保护隐私，从而有效地执行分类计算。在本文中，我们实现了该方法并评估了执行时间。

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来源
《コンピュータセキュリティシンポジウム2018論文集》|2018年|631-638|共8页
会议地点
作者
市川敦謙; 濱田浩気;
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作者单位

NTT セキュアプラットフォーム研究所;

NTT セキュアプラットフォーム研究所;

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