| 研究概要 |
本研究では, ストリーミングデータに対する正当性検証能力を定量的に制御可能なデジタル署名技術を開発し, 限られた計算資源において, 正当性検証能力を最大化したデジタル署名を適応的に作成する方法の開発を目指している.
本年度は, ストリーミングデータに対するデジタル署名作成の計算コストを削減する方法について検討を行った. 具体的には, デジタル署名作成処理の計算コスト削減を目的に, ストリーミングデータのモデル同定と, そのモデルを用いたデータの将来の変化の予測を試みた. モデル同定と予測が適切に行われた場合は, デジタル署名作成処理に必要なデータ解析の計算コストを低減できると期待できる.
モデル化や予測を試みるストリーミングデータには, 放射線治療の際にリアルタイムで観測される肺腫瘍位置の時系列データを用いた. 肺腫瘍位置の時系列データは. 呼吸性の比較的単純な周期運動でありモデル化や予測が比較的容易であり, さらに, 計算コスト削減の効果も大きいと期待される. なお, ストリーミングデータのモデル化と予測を行うデータ解析ツールには技術計算ソフトウェアMatlabを用いた.
本研究で開発した方法を用いることで, 対象データの効果的な予測が可能であることを, シミュレーション結果をもとに示した.
本年度は, 正当性検証能力を定量的に可変できるデジタル署名技術や, 対象データのモデル化や予測が適切に行われなかった場合にも署名の正当性検証能力を一定以上に維持する技術の開発を行っているが, その完成は来年度以降の課題である.
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