特集

データガバナンス

データガバナンスを支える基盤技術特集

秘密計

コンフィデンシャル
コンピューティング

算

IOWN 時代のデータガバナンスを実現する
トラステッド ・ データスペース技術
IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）が普及し，すべての情報がデジタルツインや AI によって活用される時代を支えるデータ流通基盤であるトラステッド ・ データスペースについて，その構成要素を説明します．また，暗号化した状態で計算処理を行うことでデータ処理に関するガバナンスを実現する技術群（サンドボックス技術，秘密計算技術，セキュアマッチング技術）を説明します．

背景

IoT（Internet of Things）や AI（人工知能）技術の進展に伴い，実世界のシステムをサイバー空間上で再現しシ

いのうえ

井上ともひろ知洋

もりた森田てつし哲之

NTT 社会情報研究所

データの価値を互いに見出し，社会全定する社会では，データは一極集中さ体で価値を最大化していく世界をめざれた事業者が管理するのではなく，各して，「トラステッド・データスペース」

企業，組織や個人等が自らのデータをの研究開発に取り組んでいます．

それぞれの管理下に保っている状態をトラステッド・データスペース（図想定しています．このためには，デーステムの動作を分析，予測可能とする

１ ）は，データスペースごとに管理・タは所有者が望む場所（信頼できる機

デジタルツインの構築が進んでいま共有されたさまざまなデータを相互に器やデータセンタ等）に配置でき，他す．現在は，特定目的のためにつくら接続しデータスペースをまたいだデー者に対しては必要な範囲で必要なときれたデジタルツインの構築が先行してタ流通を実現する機能や，各々のデーだけ共有し，関係者の間で定められたいますが，近い将来にデジタルツインタ所有者によって管理されるデータを条件下でのみ活用されることが理想でどうしが相互接続され，組織や業界の仮想的に統合する仮想セキュアデータ

す．トラステッド・データスペースの壁を越えたデータ共有やデータ分析がレイク機能，データのカタログ化や信仮想セキュアデータレイク機能では，活発化すると考えられます．例えばス

用評価等を通じてデータ所有者とデーデータ所有者の管理下に置かれたままマートシティで期待される防災，防犯タ利用者の間のマッチングを行いデーのデータを仮想的に 1 つの巨大なデーや魅力的な街づくりなどのさまざまなタ流通による価値創造を支援する機

タレイクのように統合しデータを検索

ユースケースの実現には，公共のデー

能，データのアクセス権に加えて利用することが可能です．データ所有者はタに加えて交通事業者や飲食店，誤楽

条件に関する合意を管理しその利用条共有するデータの取り扱い方針（例え施設等から得られるデータを相互に連件に基づいてデータ処理の方法を制限ば利用期間，複製の許可，実行可能な携させて活用する必要があります．

する機能等で構成されます．本稿で処理等）を提示し，データ利用者はそ

私たちは，将来さまざまな個人や企は，最後のデータの処理方法を制限すの方針に合意することで許された範囲

業が生成した多種多様なデータが組織る技術について詳細を説明します．

や業種の壁を越えて有効に活用される
世界，誰もがデータを相互に持ち寄って分析し新たな目的を持つデータを連鎖的に生み出すことで，互いの持つ＊1

データ処理方法に対するガバナンス技術
トラステッド・データスペースで想＊1

デ ータスペース：安全性の高いデータ共有の実現を目的としたシステムや仕組みを持つコミュニティ．詳細については本特集記
事『IOWN 時代のデータ流通を実現するデータガバナンス』を参照．

2023.241

特集

データガバナンスを支える基盤技術特集※そのまま使用

データ処理方法に対するガバナンス
合意に基づくデータ処理
AIAI

サンドボックス技術
自身のデータは自身で管理したうえで，他者に提供する場合は合意に基づいた安全な処理を保証することでデータガバナンスを実現する

データの価値創造支援

カタログ

秘密計算AI技術，連合学習技術
データを暗号化したまま誰にも明かさず各種機械学習アルゴリズムにより，組織横断した安全なデータ分析を実現．
連合学習により，高速秘密計算を実現し，画像・音声などへ適用分野を拡大する

信用・評判 マッチング
仮想セキュアデータレイク
仮想的にデータを統合

データスペースA

データスペース間相互接続
データスペース横断の真正性検証・改ざん防止

セキュアマッチング技術
組織が保有する個人データを、２者間で互いに内容を明かさずに匿名のまま名寄せを実現し、安全にデータのクロス分析を可能にする

データスペースB

トラステッド・データスペース
ラ テッ デ タ
端末

企業
データ所有者者

デジタルツインとなった人・モノ・AIが安全に情報交換可能なデータいちば(トラストなメタバースの実現)

図₁

企業

端末
データ利用者

トラステッド・データスペース

図１ トラステッド・データスペース

でデータを使用することができます．

開示することが難しかったデータを持

本技術では，プラットフォーム上に私たちはこのような仕組みを整えるこち寄った，企業や業界の枠を越えた新データサンドボックス（DSB）といとによって，今までは他者に共有が難しい統合分析が可能になります．

う TEE で構成された隔離処理実行環

しかったような機密性の高いデータを境を作成し，その中でデータ処理を行活用しやすくし，またデータの二次的技術についてそれぞれ説明します．

います．①データ所有者とアルゴリズな利用を促進し，価値を連鎖的に生み■データサンドボックス技術

ム所有者がお互いのノウハウの共有に前述のとおり，データの活用による合意しプラットフォームにポリシーを連鎖的な価値創出には組織を越えた登録すると，DSB が生成されます．

データガバナンスに関する機能のう

データ連携が必要になりますが，実際DSB は外部との通信ができないよう

ち，暗号技術を用いてデータ処理方法のビジネスにおいては一度他者に共有に制限され，メモリ・ディスクは暗号に一定の制約を課す技術については，されたデータが複製されることや目的化され OS や運用者も中を見ることは近年の発展が目覚ましい領域です．従外に利用されることに対する懸念は大できません．②データ所有者およびア

来，暗号技術はデータの転送や保存のきく，そのような活用は大きく広がっ

ル ゴ リ ズ ム 所 有 者 は， そ れ ぞ れ が際に第三者から窃取を防ぐために主にていません．私たちはこの懸念の解消

DSB との間で共通鍵の生成・共有を用いられてきました．最近では，デーをめざして，各企業・組織が管理する行い，それぞれ固有の共通鍵で暗号化

タの計算処理の過程にあるデータにつノウハウ（本稿ではデータやアルゴリしたデータおよびアルゴリズムをいても暗号化したまま処理可能な技術

ズムといった組織が機密にしたい具体

DSB に配置します．このとき各所有が発展し計算速度や実用性が高まって的な情報を指します）をお互いに秘匿

者は，システムの提供するアテステー

きたことにより，計算過程のデータがしつつ，それらを組み合わせた価値をションレポート＊ 2 を参照することで，窃取され本来の目的外に利用されるこ活用可能とする技術（データサンドボッ

DSB が事前に合意したポリシーどおとも防止可能となってきています．さクス技術，図 ₂ ）を開発してきました．

りに作成されたかどうか，すなわち悪らに，個人のパーソナルデータや企業

この技術では，最近の CPU に備えら意のあるデータやアルゴリズムにすりの営業秘密を用いる分析業務で，デーれた特別なセキュア計算領域（TEE：替えられていないかどうか自ら検証可

タを漏らさないだけでなく「データのTrusted Execution Environment）中身を見ない」運用も可能になりまの中で処理を実行することで，共有さす．これにより，より安全なデータ処れたノウハウの複製や悪用を防止する

理はもちろんのこと，今まで他組織にことが可能です．

出せる世界を実現できると考えています．

4₂以降では，私たちが取り組んでいる

2023.2＊2ア テステーションレポート：TEE の持つ機能であり，ハードウェアのセキュリティチップの信頼性の裏付けとしてTEE内のバイナリ等の状態を証明する機能．

特集

図2

データサンドボックス技術

能です．③ DSB はデータ所有者およチパーティ計算を採用しています．マることはできません．セキュアマッチ

びアルゴリズム所有者との間の共通鍵

ルチパーティ計算とは，複数のサーバング技術は，組織が保有する個人情を使ってデータおよびアルゴリズムをがあらかじめ定められた手順に従って報・作業データを 2 者間で互いに内容復号し，処理を実行します．④ DSB

暗号化データの演算と交換を行うことを明かさずに匿名のまま名寄せし，安は，処理結果をデータ利用者との間でで，暗号化したままのデータ処理を実全にデータのクロス分析を可能にする作成・共有した共通鍵で暗号化して返現するものです．これらの手順を実行技術です．前述のデータサンドボック

却します．⑤処理の終了後は，データしている間，データは常に秘密分散のス技術および秘密計算技術では任意のやアルゴリズムは DSB ごと削除されシェアと呼ばれる断片として暗号化さデータ処理が可能であるのに対して，ます．このような仕組みによりデータれた状態で扱われるため「データの中本技術は 2 者間でのデータ交換，かつサンドボックス技術では，入力された身を見ずに」処理が実行されます．現集計処理に絞ることにより，お互いのデータやアルゴリズムだけでなく，処在，秘密計算商用クラウドサービス「析データ所有者がシンプルなシステムを理過程や処理結果のデータに対しても秘（セキヒ）」として NTT コミュニケー

自社に導入してデータ交換するだけで誰もアクセスすることなく，データのションズから提供され利用可能となっ安全に統合分析ができるようになって活用が可能になります．ています．研究所では，本技術を高度います．

■秘密計算技術

化し複数の AI（人工知能）の学習，技術のポイントは 2 つあります． 1

推論が高速に行える技術の研究開発につは，可換ハッシュ関数，準同型暗号て，CPU 内ですら暗号化したまま計取り組んでいます．などの高機能暗号を駆使し，暗号化し算できる技術です．データの通信中・■セキュアマッチング技術

たまま安全にデータを結合・集計する

秘密計算とは，データを終始一貫し保存中の暗号化に加えて，秘密計算はトラステッド・データスペースで想プロトコルです．もう 1 つは，集計結

さらにデータの計算過程でもデータを定しているデータ活用の中でも，共通果からも元データが分からないように一度も復号することなく実行することの対象に対して業界や組織を横断してプライバシーを保護するため，暗号化ができ，高いセキュリティを確保する

データを持ち寄り分析したいというしたまま高速にノイズを付与する差分ことができます．

ニーズは特に重要で期待されていまプライバシー技術です．今後，NTTNTT の秘密計算は，暗号化の仕組す．しかし現在，機密保持や個人情報が開発した他のセキュアデータ流通技

みとして ISO 標準準拠の秘密分散を保護の観点から，組織内のデータをそ術と掛け合わせ，信頼できるデータ流採用し，秘密分散をベースにしたマルのまま他者と自由に共有し統計分析す

通を実現するトラステッド・データス

2023.243

特集

データガバナンスを支える基盤技術特集※図3はそのまま掲載

オープン
データ解析

個人ターゲ
ティング
(1 to 1)

技術なし
（現時点）

分
析
結
果の利
用

秘密計算 ・データサンド
ボックス技術※本人同意済みの目的範囲内でクラウド技術等

SNS・ゲー
ム等

性
能・
開発
容
易性

データサンドボックス技術

企業：カーボン
トレーシング

音声データ
解析

企業：機密
データ利用

画像データ
解析

小売：マー
ケティング

企業：バッテリーパスポート

利用

セグメ
ント化

動画データ
解析

セキュア
マッチング技術

一般医療
データ利用

農業：作物
データ分析

広告（個人情報、3rd party cookie）

機微医療データ
利用（ゲノム等）

秘密計算技術(通信・ストレージの暗号化)
匿名データ(暗号論的安全性)(実行中メモリの暗号化)

個人情報

安全性

組織間で流通するデータ
図3 各技術の適用領域

図3ペースを創出していきたいと考えてい行う場合などに特に有効です．秘密計

ます．本技術は，JAL，JAL カード，算は暗号理論的安全性に基づいた処理

NTT ドコモでの顧客体験価値向上とを行うため安全性は高くなりますが，社会課題の解決に向けたデータ活用のサンドボックス技術はハードウェア機実証実験でも用いられています．

能を活用するため処理速度が速く，ま■安全なデータ活用のための技術

た既存のアルゴリズムをほぼそのまま選択実行可能であるという特徴がありま

上記の技術が対象とするユースケーす．このため，ユースケースに要請さスには多くの重なりがあります．究極れる安全性と性能のバランスの中で処的には，理論的に絶対安全な方法で機理方法を選択する必要があります．

密データの処理を高速に行い，必要な結果だけを必要とする人に渡すような今後の展開

技術があればすべてのユースケースに新たな価値が連鎖的に生み出される対応可能ですが，現時点ではそのようデータ流通をめざすトラステッド・デーな技術はなく，対象とするデータの特タスペースの実現に向けては，本稿で性や関係者および法的な規制等の要請

紹介した技術だけでなく，信頼できる（左から）井上 知洋 / 森田 哲之に応じて，最適な技術を適宜選択し適データや分析者を検索しマッチングさ用する必要があります．図 ₃ は，私たせる技術，データフォーマットの標準ちが考える技術の使い分けを示しま化や既存データスペースとの相互接続す．匿名データセキュアマッチング技の推進，AI による価値創出の技術等，術は，名寄せ可能な ID を持つデータさまざまな領域での進展が必要です．

データドリブンな社会の進展に伴い，データ利用にかかわる処理全般における信頼性の向上は今後ますます重要になります．特に暗号化した状態でのデータ活用については期待が大きく，NTT ではこの分野の研究開発を加速させていきます．の集合に対して，他組織のデータと組私たちは幅広いパートナーの皆様とのみ合わせた統計分析を行いたいときに協力や技術検証を進め，これらの研究利用可能な技術です．個人情報の匿名開発を推進していきます．

性を保ったままマーケティング分析を

44

各技術の適用領域

2023.2◆問い合わせ先NTT 社会情報研究所
企画担当
E-mailsolab

hco.ntt.co.jp