加算無限個のシェアを生成可能な秘密分散法の効率化と秘匿計算への応用に関する研究

• 研究課題/領域番号: 20K11819
• 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60070:情報セキュリティ関連
• 研究機関: 上智大学
• 研究代表者: 澁谷 智治 上智大学, 理工学部, 教授 (20262280)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2022年度)
• 配分額: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: 秘匿計算 / 符号化計算 / 秘密分散 / マルチパーティ計算 / 非対話型マルチパーティ計算 / 秘密分散法 / 発展型k-閾値秘密分散法 / ラグランジュ補間 / 発展型k-しきい値秘密分散法 / シェア / シェアサイズ

研究開始時の研究の概要

本研究では, 機密データの不正使用や盗難に対する効果的な対策を実現する, 秘密分散法と呼ばれるセキュリティ技術を取り上げる.
機密データを分散共有するためのシェアとよばれるデータを生成する際, Komargodski らにより, 参加者数が未確定でも加算無限個のシェアが生成できる手法が提案されている. しかしながら, シェアサイズが最適性や, 秘匿計算への応用の可否については明らかではない.
本研究では, これらの解明に取り組み, 加算無限個のシェアが生成可能な秘密分散法におけるシェアサイズの上界・下界の導出と効率的なシェアの構成方法の開発, および, その秘匿計算への応用について検討する.

研究成果の概要

大規模データを活用する様々なサービスが提供されているが、これらのデータにはプライバシー情報を含むものが多い．そこで、データを暗号化してデータ解析者に提供し、暗号化されたままでデータ解析を行う技術である「秘匿計算」が注目されている．
本研究では、(1)参加者数が可算無限となる場合にも指示関数の計算が行える非対話型マルチパーティ計算アルゴリズムを構築した．また、(2)ニュートン補間多項式に基づく符号化を利用することで、従来手法より高速な符号化計算を実現した．

研究成果の学術的意義や社会的意義

機械学習やAIといった近年のデータ解析技術の飛躍的向上により、大規模データに基づく様々なサービスが提供されている．これらの活用を推進するためには、データに含まれるプライバシー情報への配慮が特に注意が必要である．本研究で得られた成果は、データを暗号化してデータ解析者に提供し、暗号化されたままでデータを解析するための基礎技術＝秘匿計算をより効率的に実現するとともに、その適用範囲を拡大する基礎技術を与えるものである．

研究成果

• [学会発表] Efficient composition of encoding polynomial in distributed coded computing scheme (2023)
  • 著者名/発表者名: Daisuke Hibino, Tomoharu Shibuya
  • 学会等名: 電子情報通信学会情報理論研究会