| 研究課題/領域番号 |
20K19803
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
多和田 雅師 早稲田大学, グリーン・コンピューティング・システム研究機構, 次席研究員 (80754887)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | イジングモデル / イジング模型 / 暗号化イジングモデル / 量子アニーリング |
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| 研究実績の概要 |
組合せ最適化問題から生成されたイジングモデルに対し、イジングモデルのグラフ構造から元の組合せ最適化問題を再構成する手法を研究した。組合せ最適化問題を解くハードウェアアクセラレータとしてイジングマシンが注目されている。イジングマシンはイジングモデルをデータ構造として入力するとそのエネルギ関数を最小化する状態を出力する。イジングモデルをうまく生成することで、エネルギ関数の最小状態から元の組合せ最適化問題の解を得ることができる。イジングマシンは多くの場合に外部サーバにあり、入力するイジングモデルそのものはイジングマシンの所有者が閲覧可能であると考えられる。組合せ最適化問題をイジングモデルに変換すると秘密情報がイジングモデルに埋め込まれる。秘密情報が埋め込まれたイジングモデルをイジングマシンに送信すると情報漏えいのセキュリティリスクが発生するため、イジングモデルの内部に埋め込まれた秘密情報を隠匿する研究が必要である。特に攻撃者側の視点としてイジングモデルに埋め込まれた秘密情報を取得する研究が考えられる。当年度は特定の組合せ最適化問題から生成したイジングモデルにはグラフ構造に特徴を見出し、その特徴を元にグラフのノード同士の接続関係や辺の係数の大きさから元の組合せ最適化問題を再構築するヒントが得た。ヒントを元に動作するアルゴリズムを構築し、特定の組合せ最適化問題に対し、イジングモデルから元の組合せ最適化問題の再構築を達成した。
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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
実施計画に従い研究を遂行した。イジングモデルをデータ構造として見なしたとき、セキュアにイジングマシンの実行をするには複数の段階があると考えられる。当年度は第一段階としてデータ構造のセキュリティが弱い部分を明らかにした。
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| 今後の研究の推進方策 |
当年度のアプローチを踏襲するとともに、セキュリティの攻撃側と防御側の両方の視点で研究を遂行する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額は100円以下の額であり使用計画は元の研究計画に吸収される額である。
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