情報系Winter Festa Episode 2

Genome Privacy CREST
Jun Sakuma, U. Tsukuba (privacy)
Koji Tsuda,
U. Tokyo (stat.)
Ichiro Takeuchi,
NITECH (ML)
Kunihiro Noboru, U. Tokyo (crypto)
Yoshiji Yamada,
U. Mie (genetics)

目標:孤立small dataをBIG DATAに新サービス

孤立したSmall data

新発見2

Project scope
暗号理論・高機能暗号

統計・情報理論

プライバシ基礎研究

秘密計算

実応用
(医療)

統計的プライバシー
実攻撃

計算技術

応用・実証

完全準同型暗号• データを暗号化したまま加算・乗算• 原理的には任意の演算を「データを見せずに」評価可能aba+babaxb

Gentry Craig, “A fully homomorphic encryption scheme”,
Doctoral dissertation, Stanford University, 20094

基盤技術: 秘密計算・準同型暗号
Cloud

データを暗号化したまま解析

93oijopijfqpi
4fajf;ajfoqqf

解析依頼「糖尿病に関連した遺伝子はどれ？」

解析者

g5490hfqiog
oiuaihgfjhalk
データを暗号化して提供
1さん

結果を暗号化したまま提供
解析結果を復号

93oijopijfqpi
4fajf;ajfoqqf
SNP2は糖尿病に強く関連

5

CRESTにおける研究開発:暗号化個人ゲノム利用基盤
研究機関

Cloud storage
遺伝医学の発展encrypted
clinical info.
encrypted
genome

疾患関連SNPの同定

病院個別化された薬剤選択

精密医療の実現
疾患リスク予測と精密医療• 個人ゲノムは解析は高コストだが生涯変化しない• 準同型暗号化個人ゲノムをクラウド上に蓄積• 様々な機関から様々な用途で安全に利用できるように個人ゲノ
ム解析のサービス提供

従来の生活習慣病個別化予防システム
血液検査や生活習慣情報を利用しない→生活習慣病のリスク予測として不十分

検査希望者
遺伝因子の解析

リスク予測
予測（%）
心筋梗塞
10脳梗塞
5脳出血
3

多くは文献値を利用→日本人に適合しない

静的なリスク評価→生活習慣改善の動機付
けとして不十分

SNPs解析
遺伝因子によるリスク予測
遺伝子型 相対危険度
SNP 1
TT
1.3
SNP 2
CG
1.2
SNP 3
AT0.8
SNP 4
GG
1.4
SNP 5
CC
0.7
SNP 6
GT
1.2
SNP 7
TT
1.4
SNP 8
GG
1.3
SNP 9
CG
0.9······
SNP 100
CT
1.2

遺伝子
検査機関

日本人のための生活習慣病個別化予防システム

検査希望者
家族歴

問診
身体検査
血液検査
尿検査
生理検査
X線検査
MRI/MRA

病院外への臨床検査によるリスク予測
臨床データ提供
相対危険度

病院

喫煙
肥満
高血圧
脂質異常症
糖尿病
慢性腎臓病

1.51.72.32.12.5
1.4

臨床・遺伝情報の名寄せ
遺伝因子の解析

総合評価によるリスク予測
予測確率（%）
心筋梗塞
10
脳梗塞
5脳出血
3

個人にとって最適な疾患予防法の実践
・食事療法・禁煙・高血圧・糖尿病・脂質異常症などの治療

SNPs解析

検査機関外への遺伝情報提供

遺伝因子によるリスク予測
遺伝子型 相対危険度
SNP 1
TT
1.3
SNP 2
CG
1.2
SNP 3
AT
0.8
SNP 4
GG
1.4
SNP 5
CC
0.7
SNP 6
GT
1.2
SNP 7
TT
1.4
SNP 8
GG
1.3
SNP 9
CG
0.9······
SNP 100
CT
1.2

遺伝子
検査機関

CRESTにおける研究開発
1. 疾患リスクモデリング• 16000人(日本人)の個人ゲノム(20万+SNPs)• 背景情報(生活習慣、生理学的検査、血液検査等)• 13の生活習慣病の将来リスクを継続的・対話的に予測

2. 暗号化個人ゲノム利用基盤• 個人ゲノムは解析は高コストだが生涯変化しない• 様々な機関から様々な用途で安全に利用できるように• 個人ゲノムを準同型暗号文で保存して、それを除地いた解析をapiで提供

3. 病院実証実験• 現在複数病院と交渉中、H29予定

CRESTにおける研究開発:暗号化個人ゲノム利用基盤
疾患関連SNPの同定

研究機関

Cloud storage
遺伝医学の発展encrypted
clinical info.
encrypted
genome

病院

個別化された薬剤選択

精密医療の実現
疾患リスク予測と精密医療• 個人ゲノムは解析は高コストだが生涯変化しない• 準同型暗号化個人ゲノムをクラウド上に蓄積• 様々な機関から様々な用途で安全に利用できるように個人ゲノ
ム解析のサービス提供

Secure Function Evaluation with Privacy Policy Enforcement
Sakuma, Lu, Nishide, Kunihiro, under review.

2016〜

Only when Ivisit hospital
Only for mymedication〜2023
Only forresearch
purposes〜2023
Providesencrypted
data〜2023

11

Secure function evaluation with privacy policy enforcement

Evaluator A

Data owner

Privay policy• Evaluator policy defines entities who are allowed to f(x)• Client policy defines entities who are allowed to obtain f(x)Secure function evaluation with privacy policy enforcement
Only when A is certified by thegovernment

Evaluator policy φClient policy ψ

Client policy ψ

Evaluator A

Only when B has
medical license

Data owner

Client B

Privacy policy• Evaluator policy defines entities who are allowed to f(x)• Client policy defines entities who are allowed to obtain f(x)Intuition of policy enforcement
Homomorphic enc. (HE)

Symmetric key enc. (SKE)

Attribute-based enc. (ABE)data

x →f(x)

data
HESKE

ABE
Those who do havethe key cannot see thedata, but can analyze
the data

Those who have thekey can see the data

Privacy policy enforcement

Those who have a specified
attribute can see the data

Encapsulated key

Data encryptionx

Those who havethe key can analyze
the dataSKEevalHE

Those who have aspecified attribute
can obtain the key

Privacy policy enforcement scheme
HE:[x], SKE:{x}_K, ABE:<x>_Ψ

CA KeyGeneration

Evaluator ψ (not eligible) Evaluator (eligible)
Can do nothing becauseψ does not satisfy ΨE

DecABE: <KE||KC>_ΨE→KE||KC
DecHE: {[xi]}_KE→[xi]EvalHE: [xi] →[f(xi)]
EnforceClinentPol: [f(xi)]→[f(xi)] _ΨC

CloudEncrypted Data{[xi]}_KE

Encapsulated Key<KE||KC>_ΨE

DataEncxi → [xi] → {[xi]}_KE

Encapsulated Result[f(xi)] _ΨC

KeyEncap: KE||KC → <KE||KC>_ΨE

Data contributor iExperimental results
w/policy
enforcement

wo/policy
enforcement

SVM classification

Chi-square testTime(s)Disease risk prediction

Dimension#support vector

HEPaillier

Ring-LWE

Ring-LWE

overhead

7%<

1.4%<

20%<

#subjects

task

Privacy policy enforcement is not that costly!

The Gap we see• Epidemiology• Carefully design the objective of analysis• Collect a limited amount of well-controlled data
• We evaluate whether or not the result is “significant”• Big data analysis• Collect a huge amount of not well-controlled data
• Objective of analysis is explorative• We can find a “good finding” if we are lucky• How can we have “significant” finding with big dataapproaches?

Project scope
暗号理論・高機能暗号

秘密計算
精密医療実証陸・佐久間+ (筑波) talk/poster
陸・西出+(筑波) talk
江村・林+(NICT)高田・竹内+ (名工大) poster

all crest talk/poster

花田・竹内+ (名工大) poster

勝俣+(東大) poster

統計的プライバシー
統計・情報理論
福地・佐久間 (筑波) poster

実攻撃
荒井・津田+ (東大)

竹内・津田(東大) poster

福地・佐久間+ (筑波)

プライバシ基礎研究

計算技術

応用・実証

Do not mix, danger! Mis-operationresistant homomorphic encryption
Emura, Hayashi, Kunihiro, Sakuma CSS2016 Best paper award• A ciphertext can contain a keyword• Homomorphic operations are allowed only acrossciphertexts having the same keyword
2. key generation for “diabetes”
pk,skd,skh
1. Enc(pk, diabetes, data)

5. Enc(pk,diabetes, f(data))
6. f(data)= Dec(skd,Enc(pk,diabetes, f(data)))
3. Search：Search ciphertexts associated with diabetes
4. Homomoprhic operations

19

Quantifying Genomic Privacy inGenetic Testing Results
Arai, Sakuma, Tsuda, Genopri’16 / CSS2015 Concept paper awardrisk disclosure
with narrow intervalrisk disclosure
with wide interval

理研AIP: 人工知能セキュリティ・プライバシチームが発足しました
1. 敵対的攻撃者存在下における社会実装されたAIのセキュリティ・プライバシ・倫理の問題を定式化
2. その体系的解決 (暗号/統計理論の観点で理論保証ある解決を)

データ