[2L]プライバシ保護技術

14:20 〜 14:45

[2L-03] 自己教師あり対照学習を用いたプライバシを保護した時系列データの異常検知

*丸 千尋¹、小口 正人²、中野 美由紀³、小林 一郎² (1. 中央大学、2. お茶の水女子大学、3. 津田塾大学)

発表者区分：一般
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし

キーワード：

異常検知、時系列データ、Transformer、自己教師あり対照学習、敵対的学習、匿名化

近年、医療データや金融取引データなど、秘匿性や機密性の保持が求められるデータへの異常検知技術の応用が注目されている。これらのデータは常に盗難や漏洩のリスクに晒されており、そのリスクは世界的に年々高まっている。そのため、万が一データが漏洩した場合でも内容が解読不能となるよう、匿名化処理を施すことが求められる。匿名化されたデータを用いることで、プライバシーを保護しながら異常検知を実現することが可能となる。しかし、匿名化によるデータの安全性と異常検知の性能はトレードオフの関係にあり、この両立は依然として大きな課題である。本研究では、このトレードオフを克服し、匿名化された時系列データを用いても実用的かつ十分な異常検知精度を維持できるフレームワークの構築を目指す。