2024-03-28T23:27:43Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001905502023-04-27T10:00:04Z01164:03925:09381:09511
多機関参加型の汎用的な秘匿積集合演算の構成A construction of generic Multiparty Private Set Intersectionjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00190462/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=190550&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.大阪大学大学院工学研究科大阪大学大学院工学研究科大阪大学大学院工学研究科/北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科宍戸, 克成林, 基宮地, 充子近年,大規模データの利活用が進んでいるが,電子カルテをはじめとする複数組織が独立に管理するデータを統合的に扱う際,その個人情報の扱いとプライバシの保護が大きな問題になる.そうしたデータの個人情報とプライバシを保護しながら,有益な情報を抽出する手法として複数組織のデータセットの共通部分 (積集合) を算出する,Multiparty Private Set Intersection (MPSI) が存在する.MPSI は複数のデータセットの共通集合を抽出することができるが,すべてのデータ集合に存在しない要素を破棄するため,データを利活用する観点からデータの抽出方法に改良の余地がある.本研究では,抽出する要素に 「一定数以上の集合に共通して存在する要素を抽出するか」 という条件を設定できる効率的な MPSI の構成を提案する.Nowadays, many organizations, such as companies and hospitals store and use a lot of data, that includes Personal Information. It is mandatory to ensure the protection of Personal Information when it is used for big data analysis. One of a protocol that can be used for this is a Multiparty Private Set Intersection (MPSI) protocol. It outputs the intersection of input sets, while preserving the sets' privacy i.e, each participant can obtain the intersection of input sets without leaking other information. Although MPSI protocol obtains the intersection of input sets, any elements that are not in the intersection can not be used for applications. In this study, in order to make the best use of wide variety data, we propose a construction of d-and-over MPSI protocol that learns all elements in more than d input setsAA11235941研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)2018-CSEC-8259182018-07-182188-86552018-07-17