完全準同型暗号を用いた秘匿データマイニング計算のデータベース更新時の分散処理による高速化

情報処理学会

抄録

データマイニング計算を外部に委託し，利用者が問い合わせを行う委託データマイニングシステムが提案されている．しかしプライバシ保護の観点から，データの外部委託の際には暗号化によるデータの秘匿が必要となる．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 Aprior i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実装と分散処理化を行なった．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．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050011097152789504
  • NII論文ID
    170000178960
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00193488/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    conference paper
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

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