研究課題
基盤研究(C)
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．
情報理論
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．
