2024-03-29T06:05:04Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001644942023-04-27T10:00:04Z01164:02735:08608:08756
疾患リスクの評価へ向けた加法準同型性暗号によるプライバシー保護HMMの実装と評価(2016年6月2日版)Implementation and evaluation of privacy-preserving HMM using homomolphic encryption toward disease risk estimation (version 2016/6/2)jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00164460/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=164494&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan現在,早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻現在,早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻三品, 気吹浜田, 道昭ゲノムシーケンシングコストの低下により,疾患に関する遺伝子の研究や,個人ゲノムを用いた診断などが行われるようになってきた.しかしゲノムは個人に関する非常に多くの重要な情報を含んでいるため扱いが難しく,プライバシー上の問題が研究や遺伝子診断の普及の妨げになっている.そこで,本研究では安全にゲノム解析を行う方法として,HMM に対して加法準同型性暗号の一つである Paillier 暗号と,暗号プロトコルの一つである 1-out-of-n 紛失通信を適用した Privacy-preserving HMM のための Secure Forward Algorithm を提案する.Secure Forward Algorithm では,ゲノムを所持する人と HMM を所持する人の二者が,互いの持っている情報を一切共有せずに計算結果のみを得ることができる.暗号化を適用しない通常の Forward Algorithm と比較して,誤差率 0.0465%という高い精度で安全な計算を行うことができた.これによって,プライバシーを保護した状態でゲノムから疾患リスクの評価などを行うことができると考えられる.AN10505667研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)2016-MPS-10821162016-06-272188-88332016-06-15