2015 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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| 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 – 2017-03-31
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| Keywords | プライバシ / セキュリティ / データマイニング / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
H２７年度の成果は（１）準同型暗号を用いた統計解析の秘密計算と、（２）差分プライバシーに基づく外れ値検出のプライバシ保護、（３）レコドリンケージにおけるプライバシポリシーの強制、であった。
（１）では、計算をクラウドサーバに委託する際にデータプライバシを保護しつつ統計分析における予測モデリングを実現する方法を構築した. 具体的には, クラウドサーバにアップロードするデータを準同型暗号と呼ばれる暗号方式を利用して暗号化することで，データ通信中やクラウドでの演算中において，データプライバシの保護を実現した.
（２）では、外れ値の個数を検出するクエリに対して差分プライバシを保証する方法を提案した. 差分プライバシを保証するために大域敏感度によるラプラスメカニズムが一般的に用いられる．しかしながら，外れ値検出にこの一般的なメカニズムを用いると出力結果の有用性を下げてしまう．この問題を克服するために，大域敏感度の代わりに平滑敏感度 を用いる手法を理論的に示し，差分プライバシを満たしつつ高い有用性を持つ出力結果を得る方法を提案した.
（３）では、個人が主体的にデータベース間の任意の 2 データベース間のレコードリンケージの可否についてプライバシポリシを定め, 個人が望まないレコードリンケージは実行できないような準同型暗号に基づく暗号プロトコルを提案した. 具体的には, N データベース中の任意の 2 データベース間の連携の拒否を指定するホワイトリスト方式と, 同様に任意の2 データベース間の連携を拒否するブラックリスト方式の二通りのプライバシポリシを定式化し, そのようなポリシに従うレコードリンケージの制御を実現する暗号プロトコルの正しさとセキュリティを示した.
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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
（１）の準同型暗号を用いた統計解析は研究自体は順調に進捗しているが、論文が投稿中であり、未だacceptがでていないため、引き続き査読の対応を行う。
（２）の外れ値は国際会議に採択され、これまで指数時間かかっていたアルゴリズムを多項式時間に改善することに成功したため、その成果を原著論文投稿に向けてまとめている最中であり、今年度中の採択を目指す。
（３）は国内学会で発表を行い、一定の評価を得たため、ブラッシュアップを行い、国際会議投稿準備中であり、今年度中の採択を目指す。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は期間を1年延長した最終年度であることから、主にこれまでの研究成果を国際会議論文や原著論文に投稿することに集中する。
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| Causes of Carryover |
研究成果の論文を投稿したが採択されず国際会議での発表ができなかったため未使用額が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
未使用額は２８年７月開催の国際会議PETS 2016 The 16th Privacy Enhancing Technologies Symposium （会場:ドイツ・会期：7月19日～22日）に参加するための旅費、参加費などに使用予定である。
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