2012 Fiscal Year Annual Research Report
大規模非構造型秘密情報のためのアウトソース型プライバシ保護データマイニング基盤
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24680015
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Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
佐久間 淳 筑波大学, システム情報系, 准教授 (90376963)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | プライバシー / データマイニング / 機械学習 / アウトソーシング |
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| Research Abstract |
今年度は,秘匿情報検索(PIR)の大規模化及び高速化の手法を提案した.通常PIRは取得対象の値が1bitであることを想定する.しかしより大きいサイズの情報をPIRの問題設定において扱うことができれば、より現実的な応用が視野に入る。そこで本稿では数十キロバイト程度のデータが数百～数万件程度含まれるデータベースを想定し、現実的な時間で元情報の近似情報をPIRで取得する手法の提案を行った.
提案法では、既存のバイナリ情報を対象としたPIRを要素技術とし、行列分解を利用した情報圧縮を用いて、効率的な近似的PIRを実現する。行列分解とは任意の行列をランク1行列の積の和で表現し、少ない数の行列で大規模行列を効率よく近似する行列を求める手法である.一般に暗号プロトコルは情報が整数であることを前提とするが、行列分解で得られる近似行列は、要素が整数であることを保証しないため、扱いが難しい.提案法では、行列の各要素を整数で近似する整数行列分解を利用し、これとPIRを組み合わせた大規模近似秘匿情報検索プロトコルを提案した.提案手法は行列分解の性質により
(1)通信量・計算時間と取得情報の近似精度のトレードオフをrankに応じて連続的に制御可能である(2)複数クエリの一括問い合わせに対する効率的な応答が可能である、
など特にマルチメディア情報において実用的な性質を持つ.提案法の有効性と計算効率性は、画像ファイルを用いた計算機実験により評価した.
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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
H24年度は,課題1および課題2-1を実行予定であった-課題1を達成し,課題2-2(類似度検索)を先行させて研究を行い,研究発表を行うに至った.
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| Strategy for Future Research Activity |
H25年度は,課題2-1及び課題2_2を継続して実施する.課題2_1は本課題の成果を,研究分担者として参加している科学研究費「組織間でのプライバシー保護疫学調査技術の研究」に応用する形で実施する.
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
大学院生を研究補助者として利用し,研究の進展の加速をはかる予定である.
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