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本研究では，効率の良いセキュアアグリゲーション方式として(a)差分チェックに基づくセキュアアグリゲーション方式，及び(b)認証セキュアアグリゲーション方式について，攻撃モデル・評価を含めてそれぞれ研究することを目的とする．上記(a)に関しては，すでに平成23年度に差分チェックに基づくセキュアアグリゲーション方式の構築に関する研究を実施し，この研究成果は，1本の論文誌および1本の国際会議で発表された．そこで，本年度の平成24年度は，上記(b)に関する研究を主に実施した．
上記(b)に関して，メッセージ認証子(MAC)のアグリゲーション方式の構築に関して研究開発を実施した．より具体的には，データ同士の演算が必要なデータ認証プロトコルが必要であるセンサネットワークやクラウドシステムを想定し，認証子同士の演算を可能にする準同型性を持つMACアグリゲーション（準同型MAC）を実現し，それを上記ネットワークシステムに適用した．ここでは，準同型認証子の構成法の一つであるCater-Wagman MAC（データを入力とした(準同型)ユニバーサルハッシュ関数の出力に擬似乱数を加算したもの）に焦点をあて，この方式を上記ネットワークシステムにうまく適用できるように方式を修正した．本研究成果は，2本の国際会議及び2本の国内会議で発表された．
さらに，上記(b)の研究過程において「異なる秘密鍵で生成された準同型認証子同士を演算できない」という新たな課題が見つかった．上記(b)に関して，現実的で効率の良いデータ認証を実現するには，この課題を解決することが必要である．幸いにも，この課題は，平成25年度からの科学研究費助成事業の若手研究(B)「課題番号：25730083」に採録されており，上記(b)は今後の研究を発展させる重要な基礎研究であるといえる．
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