JP7067632B2 - 秘密シグモイド関数計算システム、秘密ロジスティック回帰計算システム、秘密シグモイド関数計算装置、秘密ロジスティック回帰計算装置、秘密シグモイド関数計算方法、秘密ロジスティック回帰計算方法、プログラム - Google Patents
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Description
(参考非特許文献1:千田浩司,濱田浩気,五十嵐大,高橋克巳,“軽量検証可能3パーティ秘匿関数計算の再考”,In CSS,2010.)
[秘匿化]
[[x]]をxを秘密分散で秘匿した値(以下、xのシェアという)とする。秘密分散方法には、任意の方法を用いることができる。例えば、GF(261-1)上のShamir秘密分散、Z2上の複製秘密分散を用いることができる。
(参考非特許文献2:Shamir, A., “How to share a secret”, Communications of the ACM, Vol.22, No.11, pp.612-613, 1979.)
秘密計算による加算[[x]]+[[y]]は、[[x]], [[y]]を入力とし、[[x+y]]を出力する。秘密計算による乗算[[x]]×[[y]](mul([[x]], [[y]]))は、[[x]], [[y]]を入力とし、[[x×y]]を出力する。
(参考非特許文献3:Ben-Or, M., Goldwasser, S. and Wigderson, A., “Completeness theorems for non-cryptographic fault-tolerant distributed computation”, Proceedings of the twentieth annual ACM symposium on Theory of computing, ACM, pp. 1-10, 1988.)
(参考非特許文献4:Gennaro, R., Rabin, M. O. and Rabin, T., “Simplified VSS and fast-track multiparty computations with applications to threshold cryptography”, Proceedings of the seventeenth annual ACM symposium on Principles of distributed computing, ACM, pp.101-111, 1998.)
秘密計算less_than([[x]], t)(tは公開値)は、[[x]]を入力とし、[[〔x<t〕]]を出力する。秘密計算greater_than([[x]], t)(tは公開値)は、[[x]]を入力とし、[[〔x>t〕]]を出力する。ここで、〔・〕は、述語を表す。例えば、〔x<t〕は、“xはtより小さい”という述語を表し、“xはtより小さい”が真である場合は、[[〔x<t〕]]=[[1]]、偽である場合は、[[〔x<t〕]]=[[0]]となる。
秘密計算による否定¬[[x]]は、[[x]]を入力とし、[[¬x]]を出力する。秘密計算による論理積and([[x]], [[y]])は、[[x]], [[y]]を入力とし、[[and(x, y)]]を出力する。
秘密計算hpsum([[x→]], [[y→]])は、[[x→]], [[y→]](ただし、x→=(x0, …, xn-1), y→=(y0, …, yn-1))を入力とし、[[Σj=0 n-1xjyj]]を出力する。つまり、2つのベクトルの第j要素の積の和を出力する。
(近似シグモイド関数)
シグモイド関数σ(x)は、図1に示すような単調増加関数である。また、シグモイド関数σ(x)は、limx→∞σ(x)=1、limx→-∞σ(x)=0となる性質を持っている。図1からもわかるように、xが5以上となる場合にはσ(x)はほぼ1、xが-5以下となる場合にはほぼ0となっている。さらに、σ(x)の値がほぼ0になっている部分とほぼ1になっている部分の間(特に、x=0の付近)では直線的に増えており、この部分にのみ注目すると単純な関数(例えば、1次関数)で近似しても相応の近似精度が得られる可能性があることがわかる。
ここでは、近似シグモイド関数σ'(x)を用いてシグモイド関数を秘密計算するアルゴリズム(秘密シグモイド関数計算アルゴリズム)について説明する。秘密シグモイド関数計算アルゴリズムは、xのシェア[[x]]を入力とし、パラメータt0, t1と秘密計算可能な関数g(x)を用いて、[[σ'(x)]]を計算し、出力する。ここで、関数g(x)が秘密計算可能な関数であるとは、入力値xのシェア[[x]]から、関数値g(x)のシェア[[g(x)]]が計算できる関数のことをいう。g(x)=ax+bとする場合の具体的な手順を図2に示す。この場合、a, bは任意の値とすることができる。また、t0, t1も任意の値とすることができる。なお、a, b, t0, t1はいずれも秘匿しておく必要がない値(公開値)である。図2をみれば、ステップ1~ステップ5では式(3)'に従い[[σ'(x)]]を計算していることがわかる。
ロジスティック回帰分析のモデルf(x→)(ただし、x→=(x1, …, xn))は、n+1次元ベクトルw→=(w0, …, wn)をモデルパラメータとして、次式により表される。
ここでは、ロジスティック回帰モデルのモデルパラメータを秘密計算するアルゴリズム(秘密ロジスティック回帰計算アルゴリズム)について説明する。秘密ロジスティック回帰計算アルゴリズムは、説明変数のデータxi →のシェア[[xi →]]、目的変数のデータyiのシェア[[yi]]を入力とし、公開値であるパラメータη, Tを用いて、モデルパラメータw→のシェア[[w→]]を計算し、出力する。具体的な手順を図3に示す。図3をみれば、ステップ4~ステップ19では式(5)に従い[[w→]]を計算していることがわかる。また、ステップ8において、秘密シグモイド関数計算アルゴリズムSigmoidを用いてシグモイド関数の値を求めていることもわかる。
a=0.25, b=0.5, t0=-2, t1=2としたときの近似シグモイド関数σ'(x)を図4に示す。図4のハイブリッド近似が近似シグモイド関数σ'(x)を表す。シグモイド関数σ(x)のx=0における傾きが0.25であり、値が0.5であることから、a=0.25, b=0.5とした。図4にはシグモイド関数(図中のsigmoid)もあわせて示してあり、この図を見ると、シグモイド関数σ(x)は近似シグモイド関数σ'(x)により精度よく近似されていることがわかる。
以下、図5~図7を参照して秘密シグモイド関数計算システム10について説明する。図5は、秘密シグモイド関数計算システム10の構成を示すブロック図である。秘密シグモイド関数計算システム10は、W個(Wは3以上の所定の整数)の秘密シグモイド関数計算装置1001、…、100Wを含む。秘密シグモイド関数計算装置1001、…、100Wは、ネットワーク800に接続しており、相互に通信可能である。ネットワーク800は、例えば、インターネットなどの通信網あるいは同報通信路などでよい。図6は、秘密シグモイド関数計算装置100i(1≦i≦W)の構成を示すブロック図である。図7は、秘密シグモイド関数計算システム10の動作を示すフローチャートである。
以下、図8~図10を参照して秘密ロジスティック回帰計算システム20について説明する。図8は、秘密ロジスティック回帰計算システム20の構成を示すブロック図である。秘密ロジスティック回帰計算システム20は、W'個(W'は3以上の所定の整数)の秘密ロジスティック回帰計算装置2001、…、200W'を含む。秘密ロジスティック回帰計算装置2001、…、200W'は、ネットワーク800に接続しており、相互に通信可能である。ネットワーク800は、例えば、インターネットなどの通信網あるいは同報通信路などでよい。図9は、秘密ロジスティック回帰計算装置200i(1≦i≦W')の構成を示すブロック図である。図10は、秘密ロジスティック回帰計算システム20の動作を示すフローチャートである。
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置(例えば通信ケーブル)が接続可能な通信部、CPU(Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい)、メモリであるRAMやROM、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、CPU、RAM、ROM、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、CD-ROMなどの記録媒体を読み書きできる装置(ドライブ)などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
Claims (9)
- t0, t1をt0<t1を満たす実数、g(x)を秘密計算が可能な関数とし、
3個以上の秘密シグモイド関数計算装置で構成され、入力値xのシェア[[x]]から、入力値xに対するシグモイド関数の値のシェア[[σ'(x)]]を計算する秘密シグモイド関数計算システムであって、
前記シェア[[x]]から、[[c]]=less_than([[x]], t1)により、第一比較結果[[c]]を生成する第一比較手段と、
前記シェア[[x]]から、[[d]]=greater_than([[x]], t0)により、第二比較結果[[d]]を生成する第二比較手段と、
前記第一比較結果[[c]]から、[[e]]=not([[c]])により、第一論理計算結果[[e]]を生成する第一論理計算手段と、
前記第一比較結果[[c]]と前記第二比較結果[[d]]から、[[k]]=and([[c]], [[d]])または[[k]]=mul([[c]], [[d]])により、第二論理計算結果[[k]]を生成する第二論理計算手段と、
前記シェア[[x]]と前記第一論理計算結果[[e]]と前記第二論理計算結果[[k]]から、[[σ'(x)]]=mul([[k]], [[g(x)]])+[[e]]により、前記シェア[[σ'(x)]]を計算する関数値計算手段と
を含む秘密シグモイド関数計算システム。 - 請求項1に記載の秘密シグモイド関数計算システムであって、
前記関数g(x)は、g(x)=ax+b(ただし、a, bは実数)である
ことを特徴とする秘密シグモイド関数計算システム。 - mを1以上の整数、ηを0<η<1を満たす実数、Sigmoid([[x]])を請求項1または2に記載の秘密シグモイド関数計算システムを用いて入力値xのシェア[[x]]から入力値xに対するシグモイド関数の値のシェアを計算する関数とし、
3個以上の秘密ロジスティック回帰計算装置で構成され、説明変数のデータxi →のシェア[[xi →]](0≦i≦m-1)、目的変数のデータyiのシェア[[yi]](0≦i≦m-1)から、ロジスティック回帰モデルのモデルパラメータw→のシェア[[w→]]を計算する秘密ロジスティック回帰計算システムであって、
i=0, …, m-1に対して、
t回更新を行ったモデルパラメータw→の値wt →のシェア[[wt →]]と前記シェア[[xi →]]から、[[bi]]=hpsum([[wt →]], [[(1, xi →)]])により、[[bi]]を計算し、
前記[[bi]]から、[[ci]]=Sigmoid([[bi]])により、[[ci]]を計算し、
前記シェア[[yi]]と前記[[ci]]から、[[di]]=[[ci]]-[[yi]]により、誤差[[di]]を計算する誤差計算手段と、
j=0, …, nに対して、
前記誤差[[di]] (0≦i≦m-1)と前記シェア[[xi →]]の第j要素[[xi,j]] (0≦i≦m-1)から、[[e]]=Σi=0 m-1[[di]][[xi,j]]により、[[e]]を計算し、
前記シェア[[wt →]]の第j要素[[wj,t]]と前記[[e]]から、[[wj,t+1]]=[[wj,t]]-η(1/m)[[e]]により、t+1回更新を行ったモデルパラメータw→の値wt+1 →のシェア[[wt+1 →]]の第j要素[[wj,t+1]]を計算するモデルパラメータ更新手段と
を含む秘密ロジスティック回帰計算システム。 - t0, t1をt0<t1を満たす実数、g(x)を秘密計算が可能な関数とし、
入力値xのシェア[[x]]から、入力値xに対するシグモイド関数の値のシェア[[σ'(x)]]を計算する、3個以上の秘密シグモイド関数計算装置で構成される秘密シグモイド関数計算システムの中の秘密シグモイド関数計算装置であって、
前記シェア[[x]]から、[[c]]=less_than([[x]], t1)により、第一比較結果[[c]]を生成するための第一比較部と、
前記シェア[[x]]から、[[d]]=greater_than([[x]], t0)により、第二比較結果[[d]]を生成するための第二比較部と、
前記第一比較結果[[c]]から、[[e]]=not([[c]])により、第一論理計算結果[[e]]を生成するための第一論理計算部と、
前記第一比較結果[[c]]と前記第二比較結果[[d]]から、[[k]]=and([[c]], [[d]])または[[k]]=mul([[c]], [[d]])により、第二論理計算結果[[k]]を生成するための第二論理計算部と、
前記シェア[[x]]と前記第一論理計算結果[[e]]と前記第二論理計算結果[[k]]から、[[σ'(x)]]=mul([[k]], [[g(x)]])+[[e]]により、前記シェア[[σ'(x)]]を計算するための関数値計算部と
を含む秘密シグモイド関数計算装置。 - mを1以上の整数、ηを0<η<1を満たす実数、Sigmoid([[x]])を、3個以上の、請求項4に記載の秘密シグモイド関数計算装置で構成される秘密シグモイド関数計算システムを用いて入力値xのシェア[[x]]から入力値xに対するシグモイド関数の値のシェアを計算する関数とし、
説明変数のデータxi →のシェア[[xi →]](0≦i≦m-1)、目的変数のデータyiのシェア[[yi]](0≦i≦m-1)から、ロジスティック回帰モデルのモデルパラメータw→のシェア[[w→]]を計算する、3個以上の秘密ロジスティック回帰計算装置で構成される秘密ロジスティック回帰計算システムの中の秘密ロジスティック回帰計算装置であって、
i=0, …, m-1に対して、
t回更新を行ったモデルパラメータw→の値wt →のシェア[[wt →]]と前記シェア[[xi →]]から、[[bi]]=hpsum([[wt →]], [[(1, xi →)]])により、[[bi]]を計算し、
前記[[bi]]から、[[ci]]=Sigmoid([[bi]])により、[[ci]]を計算し、
前記シェア[[yi]]と前記[[ci]]から、[[di]]=[[ci]]-[[yi]]により、誤差[[di]]を計算するための誤差計算部と、
j=0, …, nに対して、
前記誤差[[di]] (0≦i≦m-1)と前記シェア[[xi →]]の第j要素[[xi,j]] (0≦i≦m-1)から、[[e]]=Σi=0 m-1[[di]][[xi,j]]により、[[e]]を計算し、
前記シェア[[wt →]]の第j要素[[wj,t]]と前記[[e]]から、[[wj,t+1]]=[[wj,t]]-η(1/m)[[e]]により、t+1回更新を行ったモデルパラメータw→の値wt+1 →のシェア[[wt+1 →]]の第j要素[[wj,t+1]]を計算するためのモデルパラメータ更新部と
を含む秘密ロジスティック回帰計算装置。 - t0, t1をt0<t1を満たす実数、g(x)を秘密計算が可能な関数とし、
3個以上の秘密シグモイド関数計算装置で構成される秘密シグモイド関数計算システムが、入力値xのシェア[[x]]から、入力値xに対するシグモイド関数の値のシェア[[σ'(x)]]を計算する秘密シグモイド関数計算方法であって、
前記秘密シグモイド関数計算システムが、前記シェア[[x]]から、[[c]]=less_than([[x]], t1)により、第一比較結果[[c]]を生成する第一比較ステップと、
前記秘密シグモイド関数計算システムが、前記シェア[[x]]から、[[d]]=greater_than([[x]], t0)により、第二比較結果[[d]]を生成する第二比較ステップと、
前記秘密シグモイド関数計算システムが、前記第一比較結果[[c]]から、[[e]]=not([[c]])により、第一論理計算結果[[e]]を生成する第一論理計算ステップと、
前記秘密シグモイド関数計算システムが、前記第一比較結果[[c]]と前記第二比較結果[[d]]から、[[k]]=and([[c]], [[d]])または[[k]]=mul([[c]], [[d]])により、第二論理計算結果[[k]]を生成する第二論理計算ステップと、
前記秘密シグモイド関数計算システムが、前記シェア[[x]]と前記第一論理計算結果[[e]]と前記第二論理計算結果[[k]]から、[[σ'(x)]]=mul([[k]], [[g(x)]])+[[e]]により、前記シェア[[σ'(x)]]を計算する関数値計算ステップと
を含む秘密シグモイド関数計算方法。 - mを1以上の整数、ηを0<η<1を満たす実数、Sigmoid([[x]])を請求項6に記載の秘密シグモイド関数計算方法を用いて入力値xのシェア[[x]]から入力値xに対するシグモイド関数の値のシェアを計算する関数とし、
3個以上の秘密ロジスティック回帰計算装置で構成される秘密ロジスティック回帰計算システムが、説明変数のデータxi →のシェア[[xi →]](0≦i≦m-1)、目的変数のデータyiのシェア[[yi]](0≦i≦m-1)から、ロジスティック回帰モデルのモデルパラメータw→のシェア[[w→]]を計算する秘密ロジスティック回帰計算方法であって、
前記秘密ロジスティック回帰計算システムが、i=0, …, m-1に対して、
t回更新を行ったモデルパラメータw→の値wt →のシェア[[wt →]]と前記シェア[[xi →]]から、[[bi]]=hpsum([[wt →]], [[(1, xi →)]])により、[[bi]]を計算し、
前記[[bi]]から、[[ci]]=Sigmoid([[bi]])により、[[ci]]を計算し、
前記シェア[[yi]]と前記[[ci]]から、[[di]]=[[ci]]-[[yi]]により、誤差[[di]]を計算する誤差計算ステップと、
前記秘密ロジスティック回帰計算システムが、j=0, …, nに対して、
前記誤差[[di]] (0≦i≦m-1)と前記シェア[[xi →]]の第j要素[[xi,j]] (0≦i≦m-1)から、[[e]]=Σi=0 m-1[[di]][[xi,j]]により、[[e]]を計算し、
前記シェア[[wt →]]の第j要素[[wj,t]]と前記[[e]]から、[[wj,t+1]]=[[wj,t]]-η(1/m)[[e]]により、t+1回更新を行ったモデルパラメータw→の値wt+1 →のシェア[[wt+1 →]]の第j要素[[wj,t+1]]を計算するモデルパラメータ更新ステップと
を含む秘密ロジスティック回帰計算方法。 - 請求項4に記載の秘密シグモイド関数計算装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
- 請求項5に記載の秘密ロジスティック回帰計算装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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