電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-12-1
ベイジアンモデルによる情報漏えい分析のための機械学習
○中谷 憲・森住哲也・木下宏揚(神奈川大)
Covert channelとinference channelの論理学的な「情報漏えいの命題」の見方を変えて,確率測度空間上のベイズ主義的な事象と見做す.即ち,機密にすべき事前的,潜在的なクラスターが機密を包摂するクラスターの族と言う事後的なクラスターを形成すると解釈し,潜在的な確率変数を推定する.
観測されたテクストデータを条件とするchannelとinference channelの潜在的な確率変数の事後確率をベイズ確率的モデルによって統一的に機械学習するモデルを提案する.
更に提案モデルの事後確率はWord2vecにより機械学習可能であることを示す.