暗号技術に基づくデータプライバシー保護手法

近 年、蓄積された大量のデータからビジネスや研究に活用できる有用な情報を取り出す様々な技術が注目されています。IT技術の普及とともに、情報交換の自動 化も進んでいる。プライバシー保護という観点からは、それらのデータを直接取扱うことは困難である場合が多く、企業や個人情報の漏洩事件が後を絶たない。

本 研究ではデータマイニングに限らなく、秘密データ検索、安全なデータ共有、安全マルチーパーティデータ集約計算などを着手する。情報セキュリティ技術にお けるデータランダム化や秘密関数計算プロトコルを適用し、秘密の属性情報を保護したまま、各種の統計情報や属性間の相関関係などの有益な知識を獲得する手 法の設計を考えている。また、データ共有のときの匿名性や改ざん防止する手法の開発を行う。プライバシー漏洩しないように、完全に秘密が守られる暗号技術を導入することが必要である。暗号技術を利用したマルチーパーティ安全プロトコルをめぐって、研究を展開する


関連文献：
 1. Chunhua Su, Jianying Zhou, Feng Bao, Tsuyoshi Takagi, Kouichi Sakurai, "Two Party Privacy-Preserving Agglomerative Document Clustering",
 3rd Information Security Practice and Experience Conference,  LNCS6477, pp. 193-208, HongKong, May, 2007.
 
2. Chunhua Su, Feng Bao, Jianying Zhou, Tsuyoshi Takagi, Kouichi Sakurai, "Privacy-Preserving Two-Party K-Means Clustering Via Secure Approximation",
 The 2007 IEEE International Symposium on Data Mining and Information Retrieval, pp.385-391, Niagara Falls, Canada. May, 2007.

 3. Chunhua Su, Feng Bao, Jianying Zhou, Tsuyoshi Takagi, and Kouichi Sakurai. "A New Scheme for Distributed Density Estimation based Privacy-Preserving Clustering". (AReS'08)? Proceedings of 2008 International Conference on Availability, Reliability and Security, pp. 48-57, IEEE Computer Society Press, Barcelona, Spain, March 2008.