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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-16 13:25
[奨励講演]完全準同型暗号を用いた秘匿データマイニング分散処理システムのデータベース更新時の高速化
山本百合小口正人お茶の水女子大MoNA2018-62
抄録 (和) 昨今,データ所有者が外部機関にデータマイニングによる調査を委託することが一般的であるが,データのプライバシ保護の観点から,有用なデータであるにもかかわらず,データマイニング計算の外部委託が困難な環境が多く見られる.そのため,データを暗号化した状態で乗算と加算の操作が可能な完全準同型暗号を利用することで,安全な委託計算システムの構築を目指す研究が近年盛んである.先行研究では,完全準同型暗号をAprioriアルゴリズムによる秘匿データマイニングに適用し,アルゴリズムの高速化を進めている.しかしながら,完全準同型暗号演算は,計算量が大きいためにサーバ上の計算負荷が大きくなりやすい.本研究では,Aprioriアルゴリズムに対してデータベースの更新に伴う再計算の最適化を目的とする改良を行ったFUPアルゴリズムでの秘匿データマイニング計算委託システムを構築した.またサーバ上の演算に対してマスタ・ワーカ型の分散処理を実装することで,クラウドコンピューティングを想定した環境での高速化について検討する. 
(英) Uploading commercial data to third-party cloud services is popular in general. To further promote the active utilization of big data, outsourcing data mining systems that can execute statistical calculations using the uploaded data have been proposed. In this case, personal and sensitive data are required to be encrypted for privacy protection. In previous research, data protection using fully homomorphic encryption(FHE) was proposed for a client/server secret data mining system using the Apriori algorithm. However, this system requires much time because of the computational complexity of FHE calculations. Additionally, although frequent database updates occurred in the practical use of the system, the Apriori algorithm needs recalculation of the whole database at each update. In this study, to solve these two problems, we proposed the implementation of a master/worker distributed system using the FUP algorithm, which generates candidate item sets efficiently while updating the database. We improved execution time of the secure data mining system and made it suitable for practical use.
キーワード (和) 完全準同型暗号 / データマイニング / Aprioriアルゴリズム / 分散処理 / / / /  
(英) Fully Homomorphic Encryption / Data Mining / Apriori algorithm / FUP algorithm / Distributed System / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 389, MoNA2018-62, pp. 27-32, 2019年1月.
資料番号 MoNA2018-62 
発行日 2019-01-09 (MoNA) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MoNA2018-62

研究会情報
研究会 MoNA  
開催期間 2019-01-16 - 2019-01-17 
開催地(和) キャンパスプラザ京都(京都駅前) 
開催地(英) T. B. D. 
テーマ(和) モバイルコンピューティング、機械学習 in/for モバイル、モバイルネットワークとモバイルアプリケーション 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MoNA 
会議コード 2019-01-MoNA 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 完全準同型暗号を用いた秘匿データマイニング分散処理システムのデータベース更新時の高速化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study of Distributed Secure Data Mining System while Updating Database using Fully Homomorphic Encryption 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 完全準同型暗号 / Fully Homomorphic Encryption  
キーワード(2)(和/英) データマイニング / Data Mining  
キーワード(3)(和/英) Aprioriアルゴリズム / Apriori algorithm  
キーワード(4)(和/英) 分散処理 / FUP algorithm  
キーワード(5)(和/英) / Distributed System  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 百合 / Yuri Yamamoto / ヤマモト ユリ
第1著者 所属(和/英) お茶の水女子大学 (略称: お茶の水女子大)
Ochanomizu University (略称: Ochanomizu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小口 正人 / Masato Oguchi / オグチ マサト
第2著者 所属(和/英) お茶の水女子大学 (略称: お茶の水女子大)
Ochanomizu University (略称: Ochanomizu Univ.)
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講演者
発表日時 2019-01-16 13:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 MoNA 
資料番号 IEICE-MoNA2018-62 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.389 
ページ範囲 pp.27-32 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MoNA-2019-01-09 


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