特徴保存暗号に基づく暗号化データベースに対する安全性評価

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大量のデータがあふれる現在において，大規模なデータベースにデータを格納することが標準になりつつある．サーバの不正を防ぐためには，データは暗号化した上で保管されなくてはならない．本研究の目的は，暗号化データベースに対する安全性評価に関する研究を行うことである．2022年度は，情報の安全性を保証する技術に関して3つの成果を得た．1つめの成果は，差分プライバシーを提供するノイズ生成プロトコルに関するものである．離散ラプラス分布と二項分布からノイズを生成する3種類のプロトコルを提案し，提案プロトコルは能動的な攻撃者に対しても差分プライバシーを保証することを示した．2つめの成果は，d-Multiplicative秘密分散に関するものである．ここで，d-Multiplicative秘密共有とは，n人の参加者がd個の秘密の積を共有することを可能にする秘密分散法である．multipartite攻撃者構造に着目し，効率的でなおかつ検証可能なd-Multiplicative秘密分散法を提案した．さらに，小さい誤りを許容し，なおかつ攻撃者構造を制限することにより，より効率的な方式の提案を行った．3つめの成果は，ランプ型秘密分散に関するものである．ランプ型秘密分散とは，秘密に関する一部の情報の漏洩を許すことにより、完全な秘密分散よりも優れた情報比を達成する秘密分散法である．線形代数の問題に帰着させることにより，一般的なアクセス構造に対する強安全なランプ秘密共有法を構成する2つの線形変換方法を提案した．以上の3つの成果をもとに，査読付き論文誌に3件発表している．