「暗号化を用いたセキュアな画像検索手法(セキュアkNNについて)」現場にコミットする機械学習ノート【vol.23】

   

こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

前回の記事では、「AIでマルウェアを検出」を扱いました。

今回は、中国のCollege of Information Science and Engineering, Xinjiang UniversityのA. Duらが2020年2月に発表した「暗号化を用いたセキュアな画像検索手法」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章 クラウドを利用する上でのセキュリティーの課題
2章 クラウド上にある暗号化された画像データの新しい検索手法を提案
2.1 研究目的:暗号化された画像検索に挑む
2.2 研究手法:画像の暗号化と「セキュアkNN
2.3 研究結果:安全性を確保した上で高い「検査効率」

■前回の記事:【vol.22】AIでマルウェアを検出

1章
クラウドを利用する上でのセキュリティーの課題

クラウドコンピューティングは、その強力な計算能力に関連して使用するメリットがありますが、従来のクラウドコンピューティングにおける画像検索手法では、データをクラウドサーバに渡す際に画像データが漏洩してしまう恐れがありました。そこで、暗号文領域における画像検索の妥当性と信頼性をいかに確保するかが注目されています。

セキュリティが破られないような設計をすることは勿論大事ですが、その上でデータを暗号化しておけば、破られたとしてもデータが守られるのでより堅牢なシステムを構築できるのではないでしょうか?

そこで中国のA. Duらは、ディープハッシュアルゴリズムと4次元超カオスシステムに基づくセキュアな画像検索アルゴリズムの開発を試みました。

2章
クラウド上にある暗号化された画像データの新しい検索手法を提案

まずはA. Duらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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