研究課題/領域番号 |
22K12023
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研究種目 |
基盤研究(C)
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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
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研究機関 | 東北大学 |
研究代表者 |
長谷川 真吾 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 助教 (80567214)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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キーワード | 格子暗号 / デジタル署名 / 安全性証明 / セキュリティ / プライバシ / グループ署名 / プライバシー / 学習分析 / 秘密計算 |
研究開始時の研究の概要 |
複数組織の学習データを組み合わせて使用する学習分析という要求に対し、暗号技術による解決を目指す。 具体的には、複数組織から学習データを安全に収集し暗号化データベースを構築するための暗号化PSI、およびその暗号化データベース上でデータプライバシーを確保しながら学習分析を行うためのデータ形式特化秘密計算の開発を行う。 本研究で開発するプラットフォームおよび手法により、データのセキュリティとプライバシーを担保しながらより多くのデータセットを利用した学習分析が可能になる。
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研究実績の概要 |
教育の情報化において、学習分析は現在の中心的なトピックの1つである。学習分析は蓄積された教育データを利用するが、学習分析を行う組織が実施した教育プログラムで得られたデータを使用するのが基本である。しかしながら、例えば高校におけるデータを利用して進学先の大学で学習分析を行いたいなど、複数組織の学習データを利用した学習分析のニーズが存在するが、そのためにはデータのセキュリティとプライバシを保証するための仕組みが必要である。 本研究ではこの要求に対し、暗号化で保護された学習分析プラットフォームの開発を目標とし、そのための基本暗号要素技術の開発を行う。特に将来に渡って安定的なセキュリティを実現するため、耐量子計算機暗号を援用した開発を中心とする。対象の要素技術は、複数組織から安全にデータを収集するためのPSI関連技術、またデータプライバシを確保しながら学習分析を行うための秘密計算関連技術である。 本年度は複数のデータセットからセキュリティとプライバシを担保しながらデータ収集を行うためのPSI技術の開発、特に耐量子計算機性を持たせるため格子構造を用いたPSI技術の開発を目標とした。その中で格子暗号技術に関連した各種課題を発見し、格子構造に基づく暗号技術構成のための手法、ならびに公開鍵暗号系暗号技術構成のための手法の改善とその実践により新たな種々の暗号技術を開発した。 具体的には、複数人で電子署名の作成を行うグループ署名技術とその関連技術において、管理者の機能に適切に制限をつけ参加者の匿名性とのバランスをとる各種手法の開発と具体な方式の開発、また格子暗号技術による高機能デジタル署名の開発を行った。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度はPSI技術の開発、特に格子構造に基づく方式の開発を目標とした。目標に向けた取り組みを行う中で格子暗号技術に関する様々な課題を発見し、その解決を目指した。特に複数の署名者が異なる文書に対して作成した署名を1つにまとめる集約署名技術において、格子暗号に基づく方式の開発を行った。これは複数人が参加し、共通のデータセットを共有するPSI技術の開発において有効な知見であると考えられる。 また、グループ署名技術の開発においては、管理者の追跡性と参加者の匿名性とのバランスをとる各種手法の開発と具体な方式の開発を行った。PSIは複数の参加者が存在するプロトコルのため、これらの開発において得られた知見がPSI開発におけるプライバシの確保に有効に作用すると期待できる。
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今後の研究の推進方策 |
本年度に得られた格子暗号技術の開発における成果、またグループ署名技術の開発において得られた複数の参加者による暗号プロトコルに関する知見を基に、格子構造に基づくPSIの開発を目標とする。まずは必要要件を満たす方式の開発を優先して行い、その後前年度に開発した格子暗号基幹関数の改良手法を組み込み、効率と安全性を両立する方式の開発を行う。
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