A Development of Cryptograchi Schemes for data Given to AI

• Project/Area Number: 23K11105
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60070:Information security-related
• Research Institution: University of Nagasaki
• Principal Investigator: 福光 正幸 長崎県立大学, 情報システム学部, 准教授 (10736119)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 穴田 啓晃 青森大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (40727202) ; 長谷川 真吾 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 助教 (80567214)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: AIデータ / ディジタル署名 / 署名サイズ効率 / 匿名性

Outline of Research at the Start

攻撃者が不正データを混入することにより，AIからの結果を故意に誘導する「不正データ混入攻撃」への懸念がある．本研究では，データとその提供者の正当性を保証することで，不正データを排除し，AIに与えないという抜本的な解決が可能な新たな暗号技術を開発する．この開発に際し，AIに与える膨大なデータを扱うため，圧縮可能署名（膨大な署名データを1データに圧縮できる署名技術の総称）と，データ提供者のプライバシー保護のため，集団保証署名（複数人からなる集団メンバのうちの誰かが署名データを生成した事実のみを保証する技術の総称）と呼ばれるディジタル署名技術に着目する．