2019 Fiscal Year Annual Research Report
Security Enhancement for MapReduce and Its Application to Spatio-Temporal Databases
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16K00155
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
森本 康彦 広島大学, 工学研究科, 教授 (00363010)
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2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / マップリデュース / 秘密計算 / スカイライン問合せ / Map Reduce / Secure Computation / Skyline Query |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，ビッグデータを処理するための並列大規模計算基盤として普及しているマップリデュース（MR）計算モデルの計算過程でのデータ機密性問題の解決を目的として行っている．また，この研究を通して，MR計算モデルで動作する安全で新しい（時空間情報）ビッグデータアプリケーションの研究を合わせて進めた．尚，本研究の研究期間はH28年度からH31・R1年度までの4年間で，この実績はその最終年度４年目（H31・R1年度）のものである．
H30年度から完全準同形暗号を利用したスカイライン問い合わせの秘密計算手法について検討を進めていたが，その有効性が期待できるため，H31・R1年度には，本格的に研究し，実装を行った．その研究成果は学術雑誌（MDPI Algorithms誌およびIEEE Access誌）に掲載した．
大量のデータの中で，他のデータに劣らない何らかの特徴をもつデータだけを選別する問合せ機能を「スカイライン問合せ」と呼び，この機能はビッグデータを理解するための初期段階の分析で有効な機能である．しかし，近年のビッグデータは単一の計算機で処理できるサイズを大きく超え，分散計算で処理する必要がある．分散計算としては上述のMR計算モデルが広く普及している．分散計算では複数の計算機でのデータやりとりが発生するが，本研究を通して行った成果により，ある計算機内のデータに含まれる機密情報を，他の計算機に開示することなく，スカイライン問い合わせの計算や結果の開示が可能となり，データのユーザビリティの向上に貢献したと考えられる．
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