NTT､暗号化したままディープラーニングの標準的な学習処理

September, 10, 2019, 東京--日本電信電話株式会社（NTT）は、データを暗号化したまま一度も元データに戻さずに、ソフトマックス関数やAdam（adaptive moment estimation）と呼ばれる最適化処理を含む標準的なディープラーニングの学習処理を行う技術を、世界で初めて実現した。
　通常、データを利活用するためには、通信時や保管時に暗号化していたとしても、処理を行う際には元データに戻して処理する必要がある。このことは、データ所有者からすると情報漏洩のリスクを感じることから、企業秘密や個人のプライバシーに関わるデータの利活用に抵抗感を持つユーザや組織が少なくない。特に所有者から他者、または同一組織内であっても、データ提供して積極的に利活用したい場合には、このことは大きな障害だと考えられる。
　今回開発した技術を用いることで、企業秘密や個人のプライバシーにかかわるデータをディープラーニングで活用する際に、サーバではデータを暗号化したまま一度も元データに戻さずに処理することが可能となる。つまり、ディープラーニングでのデータ活用に必要な（1）データ提供、（2）データの保管、（3）学習処理、（4）予測処理、の全てのステップを暗号化した状態で行える。サーバでは常にデータは暗号化されたままであり一度も元データに戻すことがないため、従来よりもユーザーや組織が安心してデータを提供でき、学習に利用できるデータ量や種類が増え、精度の高いAIの実現が可能になると考えられる。
　研究成果は、FIT2019（第18回情報科学技術フォーラム）、およびCSS2019（コンピュータセキュリティシンポジウム）にて発表予定となっている。
(詳細は､https://www.ntt.co.jp/)