| 研究課題/領域番号 |
15K00028
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報学基礎理論
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| 研究機関 | 神戸大学 (2018)
国立研究開発法人情報通信研究機構 (2015-2017) |
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研究代表者 |
王 立華 神戸大学, 工学研究科, 特命准教授 (00447228)
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| 研究分担者 |
林 卓也 国立研究開発法人情報通信研究機構, サイバーセキュリティ研究所セキュリティ基盤研究室, 研究員 (70739995)
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| 研究協力者 |
満保 雅浩
Wang Licheng
青野 良範
Le Trieu Phong
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | クラウドセキュリティ / 代理再暗号 / 準同型暗号 / 秘密計算 / プライバシー保護データマイニング / 暗号 / 代理計算 / セキュア計算 / 代理人再暗号 / 結託攻撃 / 安全性帰着方法 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、安全なクラウドコンピューティングに向けた代理計算に関する研究開発を行った。安全な代理計算のプリミティブとして、内積計算、行列積、整数の大小比較を暗号化したまま効率的に行う方式を設計し、実装による速度評価を行った。いずれも量子コンピュータに対しても安全である。また、安全な代理計算の応用として、データを開示せずに機械学習の計算を行うプライバシー保護データマイニングについて研究開発を行い、プライバシー保護Naive Bayes分類や三層ニューラルネットワークにおける効率的な秘匿推論処理などの研究開発を行った。一連の研究成果は７件の国際会議や論文誌で採択されたほか、特許出願も行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
クラウドコンピューティングに代表される、計算処理をサーバに委任する「代理計算」においては、計算対象データのサーバへの開示が必要なため、データ漏えい等の対策が必須である。本研究ではこの課題の解決策として、暗号技術を応用した安全な代理計算技術の研究開発を行っており、データを暗号化したまま計算を行うことができる「準同型暗号」において、ベクトル内積などの計算プリミティブの効率的な方式の開発や、応用例としてニューラルネットワーク推論処理などの機械学習アルゴリズムの安全な代理計算を構築した。これらの結果は、特定の処理に特化した代理計算については、データを安全に保ちつつ効率良く計算ができることを示している。
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