A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Secure Overcomplete Dictionary Learning for Sparse Representation Aprendizado de dicionário supercompleto seguro para representação esparsa

Takayuki NAKACHI, Yukihiro BANDOH, Hitoshi KIYA

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Resumo:

Neste artigo, propomos aprendizado de dicionário seguro baseado em uma transformada unitária aleatória para representação esparsa. Atualmente, a computação em nuvem de ponta está se espalhando para muitos campos de aplicação, incluindo serviços que usam codificação esparsa. Esta situação levanta muitas novas preocupações com a privacidade. A computação em nuvem de borda apresenta vários problemas sérios para os usuários finais, como uso não autorizado e vazamento de dados, além de falhas de privacidade. O esquema proposto fornece algoritmos práticos de aprendizado de dicionário MOD e K-SVD que permitem a computação em sinais criptografados. Provamos, teoricamente, que a proposta tem exatamente o mesmo desempenho de estimativa de aprendizado de dicionário que a variante não criptografada dos algoritmos MOD e K-SVD. Nós o aplicamos à modelagem segura de imagens com base em um modelo de patch de imagem. Por fim, demonstramos seu desempenho em dados sintéticos e em uma aplicação segura de modelagem de imagens para imagens naturais.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.1 pp.50-58
Data de publicação
2020/01/01
Publicitada
2019/10/09
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019MUP0009
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Enriched Multimedia — Application of Multimedia Technology and Its Security —)
Categoria

autores

Takayuki NAKACHI
  NTT Corporation
Yukihiro BANDOH
  NTT Corporation
Hitoshi KIYA
  Tokyo Metropolitan University

Palavra-chave