文献

J-GLOBAL ID：201702269994086974   整理番号：17A0635855

完全準同型暗号による安全頻出パターンマイニング計算量効率化

Streamline Computation of Secure Frequent Pattern Mining by Fully Homomorphic Encryption

著者 (5件)： 今林広樹 (早稲田大) ,  石巻優 (早稲田大) ,  馬屋原昂 (早稲田大) ,  佐藤宏樹 (早稲田大) ,  山名早人 (早稲田大)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション データベース(Web)  (情報処理学会論文誌 データベース(Web))
巻： 10  号： 1  ページ： 1-12 (WEB ONLY)  発行年： 2017年03月22日 
JST資料番号： U0476A  ISSN： 1882-7799  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 医薬品や遺伝子などの機密性の高いデータに対する各種処理をクラウドなどの第三者のサーバ上で行う場合,第三者のサーバからの機密情報漏洩が懸念される。解決策として,機密情報そのものではなく匿名化したデータを第三者のサーバに保存し各種処理を行う方法が考えられるが,医療分野など,処理の正確性が求められる分野では匿名化を採用することが困難である。この問題を解決するため,本稿では,完全準同型暗号(FHE:Fully Homomorphic Encryption)を用いてデータを秘匿した状態で各種処理を行うことを考える。そして,各種処理の対象として頻出パターンマイニングを取り上げる。FHEを用いた各種処理を行ううえでの問題は,膨大な時間・空間計算量を要する点である。FHEの頻出パターンマイニング手法への適用例としては,Aprioriアルゴリズムを対象としたLiuらのP3CCがあるが,やはり膨大な時間・空間計算量を要する。これに対して本稿では,1)暗号文パッキングによる暗号文数の削減,および,2)暗号文キャッシングによるサポート値計算の高速化によって,時間・空間計算量を削減する手法を提案する。実験評価では,10,000トランザクションのデータセットにおいて,P3CCの430倍の高速化と94.7%のメモリ使用量削減を達成した。(著者抄録)

シソーラス用語： *暗号 ,  *データマイニング ,  パターン分類 ,  頻度 ,  文章 ,  計算量 ,  効率化 ,  プロトコル ,  計算 ,  *バッファ方式 ,  データ変換 ,  *情報セキュリティ ,  *頻出パターンマイニング ,  改変
準シソーラス用語： *完全準同型暗号 ,  暗号文パッキング ,  秘匿計算 ,  暗号文 ,  計算量効率化 ,  *暗号文キャッシング

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

引用文献 (23件)：

• Arita, S. and Nakasato, S.: Fully homomorphic encryption for point numbers, Cryptology ePrint Archive: Report 2016/402, Cryptology ePrint Archive (online), available from https://eprint.iacr.org/2016/402 (accessed 2016-09-18).
• Agrawal, R., Imielinski, T. and Swami, A.: Mining association rules between sets of items in large databases, Proc. 1993 ACM SIGMOD, pp.207-216 (1993).
• Agrawal, R. and Srikant, R.: Fast algorithms for mining association rules, Proc. International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 1994 ), pp.487-499 (1994).
• Atzori, M., Bonchi, F., Giannotti, F., et al.: Anonymity preserving pattern discovery, The International Journal on Very Large Data Baes, Vol.17, pp.703-727 (2008).
• Bhaskar, R., Laxman, S., Smith, A., et al.: Discovering frequent patterns in sensitive data, Proc. ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2010 ), pp.503-512 (2010).

タイトルに関連する用語 (4件)： 暗号 ,  頻出パターンマイニング ,  計算量 ,  効率化