秘密計算を用いた時系列情報の安全な集計方法

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抄録

個人や組織の活動にともなって時系列的に発生する情報をサーバで安全に集計することは実世界で大きなニーズがある.この集計において,サーバは受け取る時系列情報の範囲をあらかじめ予想できないため,情報の受取りにともなって集計表の値の加算だけではなく,集計表の拡張を行う必要がある.本論文では,時系列情報の安全な集計問題を新たに定義したうえで,秘密分散によって時系列情報を秘匿しながらマルチパーティ計算によって集計する方式を検討する.まず,秘密分散とマルチパーティ計算によって個々の値を秘匿しても,アクセスパターンを通じて集計表の推定が可能になることを示す.表の全探索によって値の加算と表の拡張を行う方法を提案し,アクセスパターンは秘匿できるが通信量が大きいという問題点を明らかにする.この分析に基づいて,全探索を避けながらアクセスパターンを秘匿するために,再帰的Path ORAMを用いる手法を提案し,通信量のオーダーレベルの削減効果を明らかにする.

People often need to use servers to count on time-series information that is generated during activities of people and organizations. In this counting, because a server cannot predict range of information to accept in future, a server needs not only to add values on the counting table but also to extend the table. This paper provides new definition of secure counting on time-series information. Based on this definition, the paper describes methods that hide time-series information by secret sharing and that count on it by multiparty computation. It is shown that tabulated values can be estimated on the bases of observed access patterns even if each value is hidden by secret sharing and multiparty computation. A method that accesses the table exhaustively to update and extend the table is proposed and evaluated to show its confidentiality against access pattern observation while showing its problem of a large communication amount. Based on these analyses, a method that uses recursive Path ORAM to hide access patterns while avoiding exhaustive accesses is proposed and evaluated to show its effects on reducing communication amounts in the order level.

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