分散型ソーシャルグラフに向けた差分プライバシー技術

2022 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 22H00521
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
• 研究機関: 統計数理研究所 (2023-2024); 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (2022)
• 研究代表者: 村上 隆夫 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 准教授 (80587981)
• 研究分担者: 南 和宏 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 教授 (10579410) ; 日野 英逸 統計数理研究所, 先端データサイエンス研究系, 教授 (10580079) ; Attrapadung Nuttapong 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (40515300) ; 曹 洋 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60836344) ; 大原 一真 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (80836479) ; 佐久間 淳 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (90376963)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2027-03-31

研究の概要

ソーシャルグラフを複数のサーバに分散化した分散型SNSの情報利活用におけるプライバシー保護のために新たに提案された、分散型グラフ差分プライバシー(DP)技術を開発する研究である。具体的には、分散型SNSの各グラフパーツへDPノイズを付与するための技術、汚染攻撃への対策、秘密計算技術の３項目の研究を行う。

学術的意義、期待される成果

分散型SNSにおける差分プライバシーという、将来の重要性が高いものの研究が進んでいない分野に対して、具体的な３つの研究項目とその解決の見込みが示されており、説得力がある。グラフ全体の大規模な漏洩を考えると、分散型SNSの研究を進める必要性は高い。理論的研究であるとともにソフトウェア開発も視野に入れた研究計画となっており、独創性も認められる。