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ホモモルフィック敵対ネットワークによるプライバシー保護フェデレーテッドラーニング

(Privacy-Preserving Federated Learning via Homomorphic Adversarial Networks)

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田中専務

拓海先生、お時間をいただき恐縮です。先日、若手から『Homomorphic Adversarial Networks』という論文の話が出たのですが、正直、タイトルだけで疲れてしまいました。ざっくりで良いので、うちのような中小の製造業が本気で使う価値があるのかどうかを教えていただけますか。

AIメンター拓海

田中専務、素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、専門用語はゆっくり紐解きますよ。要点は三つにまとめると、プライバシーを守りながら複数社で学習できる、従来より精度が落ちにくい、そして鍵の管理や協調が簡素化されている、の三点ですよ。

田中専務

三つだけなら分かりやすいです。まず、

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
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