特徴保存暗号に基づく暗号化データベースに対する安全性評価
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19K22838
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
國廣 昇 筑波大学, システム情報系, 教授 (60345436)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 暗号化データベース / 安全性評価 / 順序保存暗号 / レンジクエリ |
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| Outline of Research at the Start |
大量のデータがあふれる現在において，大規模なデータベースにデータを格納することが標準になりつつある．サーバの不正を防ぐためには，データは暗号化した上で保管されなくてはならない．本研究では，暗号化データベースに対する安全性評価に関する研究を行う．SQLと暗号方式を組み合わせて使う場合には，順序保存暗号などの特徴を保持する暗号を用いる必要がある．暗号文間で順序関係が入っていることにより利便性が高まるが，その一方で，その順序関係を用いることで解読される可能性がある．本研究課題では，特徴保存暗号に基づく暗号化データベースの安全性評価を行う．
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| Outline of Annual Research Achievements |
大量のデータがあふれる現在において，大規模なデータベースにデータを格納することが標準になりつつある．サーバの不正を防ぐためには，データは暗号化した上で保管されなくてはならない．本研究の目的は，暗号化データベースに対する安全性評価に関する研究を行うことである．2022年度は，情報の安全性を保証する技術に関して3つの成果を得た．
1つめの成果は，差分プライバシーを提供するノイズ生成プロトコルに関するものである．離散ラプラス分布と二項分布からノイズを生成する3種類のプロトコルを提案し，提案プロトコルは能動的な攻撃者に対しても差分プライバシーを保証することを示した．
2つめの成果は，d-Multiplicative秘密分散に関するものである．ここで，d-Multiplicative秘密共有とは，n人の参加者がd個の秘密の積を共有することを可能にする秘密分散法である．multipartite攻撃者構造に着目し，効率的でなおかつ検証可能なd-Multiplicative秘密分散法を提案した．さらに，小さい誤りを許容し，なおかつ攻撃者構造を制限することにより，より効率的な方式の提案を行った．
3つめの成果は，ランプ型秘密分散に関するものである．ランプ型秘密分散とは，秘密に関する一部の情報の漏洩を許すことにより、完全な秘密分散よりも優れた情報比を達成する秘密分散法である．線形代数の問題に帰着させることにより，一般的なアクセス構造に対する強安全なランプ秘密共有法を構成する2つの線形変換方法を提案した．
以上の3つの成果をもとに，査読付き論文誌に3件発表している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度は，情報の安全性を保証する技術（差分プライバシー，秘密分散）に関して3つの成果を得た．
1つめの成果は，差分プライバシーを提供するノイズ生成プロトコルに関するものである．差分プライバシーとは，個人の情報を保護しながら統計的な分析を行うために必須な技術である．離散ラプラス分布と二項分布からノイズを生成する3種類のプロトコルを提案し，提案プロトコルは能動的な攻撃者に対しても差分プライバシーを保証することを示した．さらに，それぞれのプロトコルのラウンド数および通信複雑さについて評価を行った．
2つめの成果は，d-Multiplicative秘密分散に関するものである．ここで，d-Multiplicative秘密共有とは，n人の参加者がd個の秘密の積を共有することを可能にする秘密分散法である．multipartite攻撃者構造に着目し，効率的でなおかつ検証可能なd-Multiplicative秘密分散法を提案した．3種類の攻撃者構造に適した方式を提案し，それぞれのシェアサイズや証明サイズについて評価を行った．特に，3つめの方式では，小さい誤りを許容し，なおかつ攻撃者構造を制限することにより，より効率的な方式の提案を行った．
3つめの成果は，ランプ型秘密分散に関するものである．ランプ型秘密分散とは，秘密に関する一部の情報の漏洩を許すことにより、完全な秘密分散よりも優れた情報比を達成することができる秘密分散法である．一般的なアクセス構造に対する強安全なランプ秘密共有の構成を線形代数の問題に帰着させることにより，2つの線形変換方法を提案した．さらに，現実社会への応用として，強安全なランプ型方式をマルチユーザー設定における対称情報秘匿検索に適用した新しいアプリケーションを提案した．
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は，2021年度から継続的に進めてきた，暗号データベースに関する安全性評価に関する研究の精緻化を進める．査読付き国際会議への投稿を行うほか，さらなる効率化および性能向上を目指す．これまでに提案した1つめの攻撃は，ノイズが大きい場合には解を復元することができず，理論的にどの程度のノイズが乗っても解の復元が可能であるかの理論限界も不明である．理論評価およびアルゴリズムの改良を行う．2つめの攻撃は，依然，ヒューリスティックなアルゴリズムであり，事前情報を最大限に利用できていない．そのため，さらなる改良を行う.
さらに，大規模な実データを利用することにより，実際の計算機上で，安全性評価を行い，現実に与えるインパクトに関して詳細に検討を進める．
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Report
(4 results)
Research Products
(21 results)
