個人情報を秘匿したまま計算するデータマイニングに関する研究

2004 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 16500088
• Research Institution: Tokai University
• Principal Investigator: 菊池 浩明 東海大学, 電子情報学部, 助教授 (20266365)
• Keywords: データマイニング / プライバシー / 秘密関数計算 / 暗号プロトコル / 決定木学習

Research Abstract

個人属性を用いたデータマイニング技術の調査
現在よく用いられているデータマイニング技法には,アプリオリアルゴリズムによる相関ルール抽出,同数値属性を対象とした相関ルール抽出,エントロピー利得に基づく決定木アルゴリズム、同数値属性を対象とするアルゴリズム,ユークリッド距離を用いたクラスタリング手法などがある.秘密関数計算により効率的な学習があるかどうか,対象とするデータマイニング技法の調査を行った.調査結果の一部を,次にまとめて発表を行った.
菊池,「データマイニングと個人情報保護」,第三回情報科学技術フォーラム(FIT2004),プレミアムワークショップ:ユビキタス・モバイルネットワークとセキュリティ,2004年9月.
秘密関数計算のより効率的なプロトコルの構築
秘密関数計算には,(1)秘密分散法に基づくマルチパーティプロトコル,(2)準同型性を満たした公開鍵暗号による単一サーバによる暗号プロトコル,(3)匿名通信路や紛失通信路プロトコル(Oblivious transfer)を応用したものなどがある.本研究グループでは,これまでに(1)と(2)に基づくいくつかのプロトコルを提案している.本年度は,これらのプロトコルを応用し,互いに依存する評価戦略を持つ入札者の間で,評価値を秘密にしたままで落札値に関する知識を安全に抽出する次の発表を行った.
菊池,渡辺,大和,「相互依存性のある評価値を許したセキュアオークションプロトコル」,情報処理学会,コンピュータセキュリティシンポジウム,11C,2004年10月.