일본산업뉴스요약

AI 학습, 암호화 환경에서 실시
도쿄대학, 프라이버시 보호에 기여

도쿄대학 생산기술연구소의 요네타니(米谷) 조교는 개인 정보 등을 암호로 보호한 채로 인공지능(AI)에 학습시키는 기술을 개발했다. 자율주행 카메라 및 웨어러블 카메라 등으로 수집한 데이터를 AI에 학습시켜 암호화하여 통합한다. 통합사업자가 AI에서 원래 데이터를 복원할 수 없기 때문에 데이터에 무엇이 담겨 있는지 알 수 없다. 관광 안내 서비스 등의 보급에 기여한다.

예를 들어 카메라에 비춰진 장소 및 가게를 안내하는 관광 안내 서비스에서는 담겨 있는 영상에서 누가를 어디에서 만났는지 알려질지도 모른다는 과제가 있었다.

영상인식 처리는 기존의 AI가 인식에 사용하는 특징값을 이용하여 정확도를 보장한다. 특징값이란 학습 데이터의 특징을 수치화한 것으로 100만 종류 정도로 방대한 양에 달한다. 그 과정에서 영향이 적은 특징값은 제로로 만들도록 학습시켜 제로가 된 특징값은 솎아 낸다.

정보 보호는 이중치환준동형 암호라는 기술을 이용한다. 제로가 되지 않은 특징값의 종류를 가르키는 수치를 2번 섞음으로써 암호화한다. 이 암호화 정보를 다수의 유저(촬영자 등)으로부터 수집해 통합하여 고정밀 AI를 만든다. 제로가 아닌 특징값의 종류를 알게 되면 거기서 데이터가 복원될 우려가 있었다.

100개 종류의 물체인식으로 검증한 결과 인식 정도는 기존의 심층학습이 93%이며 새로운 방법은 89%로 정확도 저하를 억제했다. 특징값을 솎아 냄으로써 암호처리의 계산시간을 10분의 1로 줄였다.

AI 기술의 활용에서는 데이터를 가진 유저가 한번 학습시켜 특징값을 포함한 모델을 만들고 서버에 모델을 수집해 통합하는 방법이 제안되고 있다. 데이터를 직접 송신할 필요가 없어 프라이버시 보호 등에 적합하지만 수집한 모델에서 데이터가 복원될 위험이 있었다. 과학기술진흥기구의 ‘전략적창조연구추진사업(ACT-I)’으로써 실시했다.

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