2018 Fiscal Year Research-status Report
クラウドサービス利用者の安心感を高めるセキュアマルチパーティ簡易計算
| Project/Area Number |
17K00170
|
|---|
| Research Institution | Okayama University of Science |
|---|
Principal Investigator |
宮島 洋文 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (60781995)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
白鳥 則郎 中央大学, 研究開発機構, 機構教授 (60111316)
重井 徳貴 鹿児島大学, 理工学域工学系, 准教授 (90294363)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 機械学習 / 簡易秘密計算法 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
1. 簡易秘密計算法と組み合わせた機械学習手法の提案 (1)分散表現法：機械学習を行う上で必要な情報を複数のサーバに分散して記憶する。(2)基本演算処理：加法的または乗法的分散表現を用いて、各サーバにおける並列計算により機械学習に必要な計算を行う、という特徴をもつ、簡易秘密計算法と組み合わせた機械学習のアルゴリズムの提案を行った。提案手法においては、各サーバは計算結果のみを出力し、内部に記憶された情報そのものは外部に出力されない計算アルゴリズムが行われる。これにより、各サーバに分散して記憶された情報に対する安全性が高められると考えられる。
2. エッジシステムに対する安全な機械学習手法の提案 クラウドコンピューティングにおける計算処理の効率化手法の一つとして、エッジシステムが提案されている。このシステムは、クラウドコンピューティングにおいてエッジと呼ばれるサーバを配置することにより、処理の効率化を図るものである。本研究では、簡易秘密計算法と組み合わせることで、高速かつデータの安全性を考慮したエッジシステムに対する機械学習手法の提案を行った。
3. 提案手法に対する能力評価 (1)提案手法の能力について、数値実験により、データの安全性を考慮しない従来の機械学習方法と同等の能力を持つことを確かめた。(2)簡易秘密計算法と組み合わせた機械学習手法について、提案手法において、サーバに分散させて記憶させた情報が元の情報の特徴を有していないことを、数値実験により確かめた。特に、(1)、(2)により、簡易秘密計算法と組み合わせた機械学習手法の提案手法が能力の高さと情報の安全性を両立する手法であることを確かめた。
4. 研究成果を、国内学会および国際学会の場において発表した。
5. 研究成果を論文としてまとめた。また、それらの論文が論文誌において掲載された。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では、クラウドコンピューティングにおいてデータを安全かつ安心して利用するシステムの提案を目的としている。平成30年度においては、基礎的な機械学習手法を簡易秘密計算法と組み合わせることで、データの安全性を確保する手法のアルゴリズムの提案を行った。
また、新たな取り組みとして、エッジシステムに対して効率的かつデータの安全性を高めた機械学習手法についての研究を行った。従来のクラウドコンピューティングにおいては、クライアントの数が膨大となるとサーバの処理能力が低下するという問題点があった。この問題を解決する手法の一つとして、エッジシステムが提案されている。エッジシステムは、クラウドコンピューティングのシステムにエッジと呼ばれる計算機サーバを加えるもので、データの管理や計算の一部をエッジが負うことにより、サーバの負担を軽減する手法である。本研究では、簡易秘密計算法の場合と同様にデータの分散管理と秘匿データに対する計算を行うことで、データの安全性を高めることを目的としている。平成30年度においては、いくつかの基本的な機械学習手法について、エッジシステムにおける高速かつデータの安全性を高める手法のアルゴリズムの提案を行った。
各提案手法については、数値実験により能力の高さと情報の安全性についての検証を行った。また、それらの成果を学会発表および論文として発表した。以上のように、基礎的な技術の提案および成果の発表を行い、成果を次年度の研究に役立てることができると考えられるため、おおむね順調に進展していると判断した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
1. 簡易秘密計算システムの高度化 平成30年度までに、簡易秘密計算法と組み合わせた機械学習手法について、いくつかの手法の提案を行った。今後も文献調査や数値実験などを通して簡易秘密計算法やクラウドシステムに対する知見を深め、研究を進めていく。
2. エッジシステムに対する安全な機械学習アルゴリズムの研究 平成30年度において、エッジシステムに対する高速かつ安全な機械学習のアルゴリズムをいくつか提案した。今後も文献調査や数値実験を通してエッジシステムについての知見を深め、研究を進めていく。また、簡易秘密計算法についての研究成果と組み合わせることで、より安全なシステムの構築を目指す。
3. 安心・安全性理論の高度化 文献調査を進め、安全性評価に対する知見を深め、(1)安心・安全性理論の高度化:外部からの攻撃に対する安心・安全性の評価や k-out-of-n 秘密分散法を含む一般化された理論の構築 (2)システム評価への応用 (i)k-out-of-n 秘密分散法を用いたシステムの安全性評価 (ii)分散表現のデータを非一様に分散したシステムの安全性評価 (iii)ダイナミックシステムの安全性評価、また、機能別の学習方法による安全度の違いを明らかにする。
4. 基盤技術の確立とまとめ 研究の成果を研究協力者の間で共有し連携しながらプロトタイプシステムの開発とその評価を進め、実証実験等を行い、簡易秘密計算システムの基盤技術を確立する。
5. 前述の1-3の成果を総括し、実際のアプリケーションの開発を行う。また、開発したシステムの動作実験を行い、提案手法の良い点と悪い点を明確化する。
|
| Causes of Carryover |
当初は新規の物品を購入して実験を実施する予定であったが、研究を進めていった際に、平成30年度に実施する必要のある実験においては新規の物品の購入を必要としなかった。そのため、当初の予定よりも物品購入の費用を抑えることができた。
次年度使用額については、研究成果を国際学会の場において発表する際や、論文投稿の際等に使用することを予定している。
|
Research Products
(6 results)
