JP7076167B1 - 機械学習装置、機械学習システム、機械学習方法、および機械学習プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
近年、畳み込みニューラルネットワークを用いて高精度で画像認識を行うことが可能となり、複雑なデータの分析を行うケースが増加しており、画像認識の対象となる画像データに個人情報等の機微データが含まれる場合は、プライバシーへの配慮が求められる。そこで、畳み込みニューラルネットワークに係る計算過程を、暗号化したまま演算を行うことができる準同型暗号を用いて実行すれば、プライバシーを保護しつつ、画像データの分析処理を行うことができる。
(機械学習システム1の構成)
図1は、機械学習システム1を示す図である。図1に示すように、本実施形態に係る機械学習システム1は、機械学習装置100と、ユーザによって使用される一つ以上の端末装置200とを備える。
図2は、本実施形態の機械学習装置100のハードウェア構成を示す図である。機械学習装置100は、汎用のコンピュータである。機械学習装置100は、例えば、サーバコンピュータ、据え置き型のPC(Personal Computer)、ラップトップPC等により実現される。
図3は、本実施形態に係る機械学習装置100の機能的構成を示すブロック図である。図3を参照して、実施形態1に係る機械学習装置100の機能的構成について説明する。
図4は、鍵格納部121の一例を示す図である。鍵格納部121は、例えば、ユーザ、セッションなど鍵の利用場面を識別するための「ID」、鍵(公開鍵「key1」及び秘密鍵「key2」)の値を、関連付けて記憶する。図4において、「ID」が「0000001」の公開鍵は「0KJFDEMNFS679FDDFHKL…」、秘密鍵は、「2SFSHLJHFSKLJADL7DJLH…」である。同様に、「ID」が「0000002」の公開鍵は「43JFLKEJFDHKLFS3JKLFN…」、秘密鍵は、「FDLK732492SFGKJHKSDH…」であり、「ID」が「0000003」の公開鍵は「JLKJ02SFHL89JLKHJKF897…」、秘密鍵は、「40389439LFKSJFLKJFSLH…」である。なお、図4は、鍵管理の一例であって、鍵の管理方法は、これらに限られない。例えば、鍵と復号権限を持つユーザとを関連付けて記憶してもよい。
図6は、ユーザが画像データとラベルを入力するための画面の一例を示す図である。データ取得部131は、ユーザから対象となる画像データの入力を受け付けると、当該画像データを読み込んだ上で、画面401に示すような画像410やファイル情報(ファイル名、ファイル生成日時等)をユーザが操作する端末装置200に表示させる。このとき、データ取得部131は、ユーザからラベルも取得する。画面401において、ユーザは、入力した画像データが「正常」を示すデータか「異常」を示すデータかを選択し、ラベル付けを行う。また、ユーザは、異常部分を示す部位の特定まで行う学習モデルのラベル付けを行う場合には、当該部位の範囲を画面上で指定し、ラベル付けを行う。例えば、図6において、指定された部位特定の範囲は、画像410の斜線部分にて示されている。
図7は、一般的な畳み込みニューラルネットワークのモデル概念図である。ニューラルネットワークは、入力層(0層)、中間層(1層からM層)、出力層(M+1層)といった複数の層を有する。機械学習計算部132は、その計算処理過程において、受付部1321が暗号実行領域で演算する範囲の境界(第N層)を示す層指定情報を取得し、暗号処理部1322において暗号実行領域での演算を、平文処理部1323において平文実行領域での演算を行う。
図9は、機械学習装置100が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係る機械学習装置100は、機械学習における演算の一部を暗号化実行領域において、その他の部分を平文実行領域において演算することで、全てを暗号化実行領域において演算する場合と比較して、計算コストを削減し、現実的な時間で演算することを可能にする。
実施形態1に係る機械学習システム1は、ユーザから層指定情報を取得した後、暗号実行領域及び平文実行領域において計算処理を行う。これに対し、実施形態2に係る機械学習システム2は、ユーザが層指定情報を指定する際、入力画像を平文実行領域において計算したときに入力画像が畳み込み演算によりどのように変化するか、また、計算コストがどのように変化するかなどの情報をユーザに提供する。ユーザは、提供された情報を参照して、ユーザが求める計算コストやセキュリティレベルに応じた層指定情報を容易に指定することができるようになる。
図10は、本実施形態に係る機械学習システム2を示す図である。図10に示すように、本実施形態に係る機械学習システム2は、機械学習装置300と、ユーザによって使用される一つ以上の端末装置200と、を備える。機械学習装置300は、第1実施形態に係る機械学習装置100と比較して、提供部3324と、推定部3325と(図11において詳述。)をさらに備える。提供部3324は、ユーザが入力した画像データを平文実行領域において計算した場合にどのように変化するか、また計算コストなどの情報を示すことで、ユーザが暗号実行領域において演算を行う範囲の選択を補助する機能を備える。
図11は、本実施形態における機械学習装置300の機能的構成を示すブロック図である。機械学習装置300は、通信部110と、記憶部120と、制御部330と、を備える。機械学習装置300における通信部110及び記憶部120の機能構成は、機械学習装置100と同様であるため、説明を省略する。
図12は、提供部3324が提供する画面の一例を示す図である。画面402には、平文処理部1323が演算を実行した場合に、計算過程5層の各層に入力される画像データ(「牛」を示す画像)を示しており、ユーザが暗号実行領域において演算を行う範囲を「選択中」であることを示すアイコン412が表示されている。
図14は、機械学習装置300が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係る機械学習装置300は、機械学習における演算の一部を暗号実行領域において、その他の部分を平文実行領域において演算することを前提として、入力画像を平文実行領域で処理した場合の、平文途中演算情報をユーザに提供する。平文途中演算情報を参照することにより、ユーザは、ユーザが求める実用的な計算コストや、セキュリティレベルに応じた、境界となる層の選択が可能となる。
Claims (12)
- 画像データを取得するデータ取得部と、
前記画像データに基づいて、畳み込みニューラルネットワークを用いた計算処理を行う機械学習計算部と、を備え、
前記畳み込みニューラルネットワークは複数の層から構成され、
前記機械学習計算部は、
準同型暗号による暗号実行領域において演算する暗号処理部と、
平文実行領域において演算する平文処理部と、
前記畳み込みニューラルネットワークの入力層から出力層に向けての途中の層である第N層を指定する層指定情報を受け付ける受付部と、を有し、
前記暗号処理部は、前記入力層から前記第N層までの演算を実行し、
前記平文処理部は、第(N+1)層から前記出力層までの演算を実行する、機械学習装置。 - 前記データ取得部は、前記画像データ及び当該画像データに対するラベルを関連付けた教師データを取得し、
前記機械学習計算部は、前記教師データに基づいて、前記画像データに対する前記ラベルを出力するよう畳み込みニューラルネットワークの学習モデルのパラメータを生成する請求項1に記載の機械学習装置。 - 入力される画像データについての前記入力層から前記出力層までの演算を、前記平文処理部が実行した場合の当該演算に関する平文途中演算情報を提供する提供部をさらに備える請求項1又は請求項2に記載の機械学習装置。
- 前記提供部は、前記平文途中演算情報として、前記入力層に入力される画像データと、前記入力層から前記出力層までの各層に入力されるデータとの情報の差を、ユーザが比較できる態様で提供する、請求項3に記載の機械学習装置。
- 前記提供部は、前記平文途中演算情報として、各層に入力される画像データを提供する、請求項3または請求項4に記載の機械学習装置。
- 前記提供部は、前記入力層から所定の層までを前記暗号処理部が演算し、当該所定の層の次の層から前記出力層までを前記平文処理部が実行した場合の計算コストを、ユーザが比較できる態様で提供する、請求項3から請求項5のいずれか一項に記載の機械学習装置。
- 前記提供部は、前記入力層から前記出力層までの複数の所定の層について、前記暗号処理部が演算を行った場合に入力される画像データと、前記平文処理部が演算を行った場合に入力される画像データとを、ユーザが比較できる態様で提供する、請求項3から請求項6のいずれか一項に記載の機械学習装置。
- 前記提供部は、前記暗号処理部が演算を行った場合に入力される画像データに代えて、マスク画像を提供する、請求項7に記載の機械学習装置。
- 前記データ取得部が取得した画像データに関連するデータと、当該画像データについて指定された層指定情報との相関関係を学習する推定部をさらに備え、
前記推定部は、前記学習の結果に基づいて、入力される画像データに関連するデータと相関関係にある層指定情報を、層指定推定情報として算出し、
前記提供部は、前記推定部が算出した層指定推定情報を提供する、請求項3から請求項8のいずれか一項に記載の機械学習装置。 - 画像データを取得するデータ取得部と、
前記画像データに基づいて、畳み込みニューラルネットワークを用いた計算処理を行う機械学習計算部と、を備え、
前記畳み込みニューラルネットワークは複数の層から構成され、
前記機械学習計算部は、
準同型暗号による暗号実行領域において演算する暗号処理部と、
平文実行領域において演算する平文処理部と、
前記畳み込みニューラルネットワークの入力層から出力層に向けての途中の層である第N層を指定する層指定情報を受け付ける受付部と、を有し、
前記暗号処理部は、前記入力層から前記第N層までの演算を実行し、
前記平文処理部は、第(N+1)層から前記出力層までの演算を実行する、機械学習システム。 - 画像データを取得するステップと、
前記画像データに基づいて、畳み込みニューラルネットワークを用いた計算処理を行うステップと、を備え、
前記畳み込みニューラルネットワークは複数の層から構成され、
前記畳み込みニューラルネットワークを用いた計算処理を行うステップは、
準同型暗号による暗号実行領域において演算するステップと、
平文実行領域において演算するステップと、
前記畳み込みニューラルネットワークの入力層から出力層に向けての途中の層である第N層を指定する層指定情報を受け付けるステップと、を有し、
前記暗号実行領域では、前記入力層から前記第N層までの演算が実行され、
前記平文実行領域では、第(N+1)層から前記出力層までの演算が実行される、機械学習方法。 - 制御部と、記憶部と、を備えるコンピュータに実行させる機械学習プログラムであって、
前記制御部が、画像データを取得するステップと、
前記記憶部が、前記画像データを記憶するステップと、
前記制御部が、前記記憶部が記憶した前記画像データに基づいて、畳み込みニューラルネットワークを用いた計算処理を行うステップと、を備え、
前記畳み込みニューラルネットワークは複数の層から構成され、
前記畳み込みニューラルネットワークを用いた計算処理を行うステップは、
準同型暗号による暗号実行領域において演算するステップと、
平文実行領域において演算するステップと、
前記畳み込みニューラルネットワークの入力層から出力層に向けての途中の層である第N層を指定する層指定情報を受け付けるステップと、を有し、
前記暗号実行領域では、前記入力層から前記第N層までの演算が実行され、
前記平文実行領域では、第(N+1)層から前記出力層までの演算が実行される、機械学習プログラム。
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