ASSOCIATIVE LEARNING SYSTEM AND ASSOCIATIVE LEARNING METHOD

The present invention comprises: one or more data transmission devices that calculate a plurality of feature quantities from a learning model and a plurality of learning data pieces, and generate, as transmission information, a plurality of encrypted feature quantities by multiply-encrypting the plurality of feature quantities; a feature quantity aggregation server that receives input of the transmission information generated by the data transmission device, and generates an encrypted aggregation feature quantity by aggregating the plurality of input encrypted feature quantities; and a learning model updating server that updates the learning model on the basis of information received from the feature quantity aggregation server. The feature quantity aggregation server executes an initial decryption process from among a plurality of decryption processes for dividing the encrypted aggregation feature quantity into multiple levels and performing decryption on the same. The learning model updating server executes a final decryption process from among the plurality of decryption processes. La présente invention comprend : un ou plusieurs dispositifs de transmission de données qui calculent une pluralité de quantités de caractéristiques à partir d'un modèle d'apprentissage et d'une pluralité d'éléments de données d'apprentissage, et qui génèrent, en tant qu'informations de transmission, une pluralité de quantités de caractéristiques chiffrées en procédant au chiffrement de multiplication de la pluralité de quantités de caractéristiques; un serveur d'agrégation de quantités de caractéristiques qui reçoit une entrée des informations de transmission générées par le dispositif de transmission de données, et qui génère une quantité de caractéristiques d'agrégation chiffrées en agrégeant la pluralité de quantités de caractéristiques chiffrées d'entrée; et un serveur de mise à jour de modèle d'apprentissage qui met à jour le modèle d'apprentissage sur la base d'informations reçues en provenance du serveur d'agrégation de quantités de caractéristiques. Le serveur d'agrégation de quantités de caractéristiques exécute un processus de déchiffrement initial parmi une pluralité de processus de déchiffrement pour diviser la quantité de caractéristiques d'agrégation chiffrées en de multiples niveaux et pour effectuer un déchiffrement sur celles-ci. Le serveur de mise à jour de modèle d'apprentissage exécute un processus de déchiffrement final parmi la pluralité de processus de