2022 Fiscal Year Research-status Report
複数組織の学習データをセキュアに利用可能な学習分析プラットフォームの開発
| Project/Area Number |
22K12023
|
|---|
| Research Institution | Tohoku University |
|---|
Principal Investigator |
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) |
2022-04-01 – 2026-03-31
|
| Keywords | 格子暗号 / グループ署名 / 安全性証明 / プライバシー / セキュリティ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
教育環境の情報化が進むにつれて学習分析に注目が集まっている。現在の学習分析は1つの組織内で取得されたデータを利用することが基本であり、複数組織の学習データを組み合わせて使用する学習分析の実現が求められているが、そのためにはデータのセキュリティ・プライバシーを保証するための仕組みが必要である。
本研究では、この要求に対し暗号化で保護された学習分析プラットフォームの開発を行う。具体的には複数組織から学習データを安全に収集し暗号化データベースを構築するための暗号化PSI、およびその暗号化データベース上でデータプライバシーを確保しながら学習分析を行うためのデータ形式特化秘密計算の開発を行う。
本年度は複数のデータセットからセキュリティとプライバシーを担保しながら暗号化データベースを構築するための暗号化PSI、特に格子構造を用いた実装の開発を目指した。格子構造に基づくPSIは知られていないため、まずは格子構造を用いたPSIを開発すべく格子構造による暗号技術の調査研究を行い、その中で発見された各種課題を解決し、格子構造に基づく暗号技術構成のための手法、ならびに公開鍵暗号系暗号技術構成のための手法の改善とその実践により新たな種々の暗号技術を開発した。
具体的には、複数人で電子署名の作成を行うグループ署名技術において、管理者の機能に適切に制限をつけ参加者の匿名性とのバランスをとる各種手法の開発と具体例の構成、および格子構造に基づく暗号技術で使用される基本関数の改良を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は研究の第一段階として、格子構造に基づくPSIの開発を目標としたが実際に開発の完了にまでは至らなかった。しかしながら、目標に向けた取り組みを行う中で発見された格子暗号技術に関する課題、また複数人が参加する公開鍵暗号系技術に関する課題を解決することができた。
特に、種々の格子暗号技術にて利用される基幹関数の効率改善手法は、今後本研究において開発を目指す格子構造に基づくPSI、および格子構造に基づく秘密計算手法の開発においても有効に働くことが期待できる。
また、PSIは複数の参加者が存在するプロトコルのため、グループ署名に関わる各種の課題解決において得られた知見が暗号化PSIの開発においても有効に作用すると期待できる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本年度の目標としていた格子構造に基づくPSIの開発完了を第一の目標とする。これを実施する際には今年度に開発した格子暗号基幹関数の改良手法を組み込み、効率と安全性を両立する方式の開発を目指す。
その後、当初の目標であった暗号化PSIの定式化、および格子構造に基づく実装の開発を行う。
|
| Causes of Carryover |
国内研究会への出席をオンライン参加にしたことで旅費が不要になったため。
繰越額については次年度請求額と合わせ研究遂行のための計算機購入、発表のための旅費に使用する。
|
