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災害時のリアルタイム情報サービス向けの安全・安心データ管理・分析基盤

研究課題

研究課題/領域番号 19K12122
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61030:知能情報学関連
研究機関会津大学

研究代表者

王 軍波  会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (40646882)

研究分担者 SU Chunhua  会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (40716966)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2020-03-31
研究課題ステータス 中途終了 (2019年度)
配分額 *注記
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
キーワードBig Data Analysis / Emergency Scenario / Security / Encypted Searching / Streaming Big Data / Encrypted Searching / Data Management / Privacy
研究開始時の研究の概要

災害発生時においては時間の経過に伴って,人の移動や被災者からの救援要請など様々な状況が刻々と変化する.状況に関する人の移動と健康データをリアルタイムに分析し,変化する状況を迅速・的確に把握するのが非常重要な研究課題である.一方,近年健康などの個人情報を暗号したままで検索することが可能になるが,災害時の個人情報の適正的な管理,効率的な検索・分析が非常に挑戦的な研究課題である. 本研究は、二つの課題を同時に解決し、災害時安全・安心な解析基盤を提供する.

研究実績の概要

In the first year of the project, we have researched on big data analysis for emergency or disaster scenarios, security issues in the data processing procedure and so on. The main results include:
(1) Big data analysis for emergency scenarios in fog-computing environment: We study fog-computing supported spatial big data processing. We analyze the process for spatial clustering, which is a typical category for spatial data analysis, and propose an architecture to integrate data processing into fog computing. Through evaluation on real data collected during Kumamoto earthquake, we have determined that the proposed solution significantly outperforms other solutions.
(2)Security in the data processing procedure: Blackchain-based storage systems (BSS) are investigated recently, which can save sensitive information in secure and distributed way. In a BSS, miners are assumed to be deployed in a broad area, similar with local nodes in the edge computing environment, and they generate blocks after collecting enough data. In this year, we have studied the integration of Blockchain and Big Data processing and propose an algorithm to optimize the resource in the system.
(3)Encrypted searching: We design an efficient and safe K nearest neighbor (KNN) query scheme for uncertain data stored in semi-trusted cloud servers. We apply the modified homomorphic encryption, which requires two servers to interact and encrypt the uncertain data, and we use the authorized rank method to compute KNN.

報告書

(1件)
  • 2019 実績報告書
  • 研究成果

    (1件)

すべて 2019

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件)

  • [雑誌論文] Secure and Efficient ${K}$ Nearest Neighbor Query Over Encrypted Uncertain Data in Cloud-IoT Ecosystem2019

    • 著者名/発表者名
      Guo Cheng、Zhuang Ruhan、Su Chunhua、Liu Charles Zhechao、Choo Kim-Kwang Raymond
    • 雑誌名

      IEEE Internet of Things Journal

      巻: 6 号: 6 ページ: 9868-9879

    • DOI

      10.1109/jiot.2019.2932775

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり

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公開日: 2019-04-18   更新日: 2021-01-27  

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