| 研究課題/領域番号 |
16K00155
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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 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
森本 康彦 広島大学, 工学研究科, 教授 (00363010)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | マップリデュース / 秘密計算 / 準同形暗号 / スカイライン問合せ / Map Reduce / Secure Computation / Homomorphic Cryptography / Skyline Query / ビッグデータ / プライバシー保護 |
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| 研究成果の概要 |
ビッグデータを処理するための並列大規模計算基盤として普及しているマップリデュース（MR）計算モデルの計算過程でのデータ機密性の強化方法について研究した．本研究では，MRでの主なデータマイニング機能の分散並列計算の部分で，秘密計算技術，準同形暗号技術などを利用してPC間での機密情報の送受信を行わないプロトコルを開発した．その成果として，大規模データでの計算効率をそこなわず，プライバシーにも配慮した分散計算手法を提案し実装することができた．また，提案した手法を利用した，より安全な時空間情報ビッグデータアプリケーションの開発も行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
MR計算を行う機器がローカルネットワーク内のコンピュータで構成されている現時点では，「分散計算過程におけるデータの機密性」はあまり大きな問題とならないが，今後，ビッグデータがさらに発展してゆくと，今以上に広域に分散計算を行う必要性が生じると見込まれ，分散計算における機密性強化は重要な問題となる．また，提案した方法を使用することで，プライバシーを保護したまま，他の組織のデータベースとの知識共有が可能となるため保有するデータベースの潜在的価値も高めることができる．
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