パネルディスカッション「プライバシー保護データマイニング技術の実社会での活用について」資料

NECの秘密計算技術
日本電気株式会社 セキュリティ研究所
主任研究員 竹之内隆夫

2018年10月31日
プライバシ保護データマイニングシンポジウム〜フィンテックにおけるイノベーション創出を目指して〜安全なデータ結合・分析による社会価値創造
組織が保有する様々な機密データ(企業秘密、個人情報等)を、相互に開示せずに結合・分析し、組織間でのデータ活用による価値創出を促進
疾病と運動の相関分析による予防医療

ゲノムと投薬の相関分析による個別化医療

政府・自治体医療研究機関

金融情報の結合分析による不正送金検知
金融機関

複数組織のデータを結合し分析結果だけを提供

安全なデータ結合・分析(秘密計算技術)

複数組織の機密データを相互に開示せずに結合

3

投薬・疾病履歴、ゲノム情報など

運動量情報
位置情報

銀行残高送金情報など

位置情報
購買情報など医療機関

ヘルスケア企業

金融機関

キャリア、ECサイトなど© NEC Corporation 2018

秘密計算技術の様々な方式NEC注力方式
秘密分散を利用した方式

準同型暗号を利用した方式

ハードウエアを利用した方式

データを秘密分散したまま処理

データを暗号化したまま処理

ハードウエア上の安全な領域で処理

ユーザ

分散
データ1

計算結果の暗号文を復号暗号文を送り処理を要求

分散
データ2

分散データ3© NEC Corporation 2018

暗号化
データ

暗号化
・復号

分散計算結果を集計して復元分散値を送り処理を要求(Trusted Execution
Environment等)

ユーザ

秘密分散
・復元

4

秘密計算

暗号化
データ

サーバ

計算結果

安全な領域
ハードウエア（Intel SGX等）
安全な領域に保持している鍵で、データを復号して処理する

…
その他
方式も存在

NECの秘密計算技術の概要
l 複数サーバに秘匿したデータを分散保持し、秘匿したままの処理が可能
l 異なる組織のデータを、秘匿したまま結合・分析し、分析結果を開示② 機密データを開示せずに結合・分析

管理者A

組織A

組織B

機密データA

機密データＢ

XA

XB

YA

ZA

YB

一つのサーバをハッキングしてもランダムな分散データしか得られない

ZB①各組織の機密データを秘密分散
XA , XBYA , YBUYA , YBZA , ZB

管理者B

V

ZA , ZBXA , XB

管理者C

W③分析結果を復元
分析者
5© NEC Corporation 2018

分析結果R

※NECの秘密計算技術では、3台のサーバに秘密分散した値のうち、2つの秘密分散値から元データを復元できる

NECの秘密計算技術の特長
NECは高速な秘密計算を実現し、一部処理で実用的な性能を達成▌秘密計算は近年桁違いに高速化を実現（2012年以降で約1000倍 ）[処理件数/秒]

秘密計算処理のAES暗号化処理のスループット※1

処理スループット

10,000,000
1,000,000

約9万@2016年[4]100,000
10,0001,000
100
101約320@2012年[1]2012年

約3500@2013年[2]約120万@2016年[5]約2.5万@2016年[3]NEC約1000倍

2016年▌例：顔特徴量の照合処理やDNA編集距離計算で、現実的な性能を達成※2l 顔特徴量の照合処理： 1000次元の特徴量の照合が約45,000件/秒※3l DNA編集距離の計算処理： 長さ100のDNA配列同士の距離計算：約145/秒

国際的に高い評価を得て、難関国際学会に採択。
CCS2016(Best Paper)、Eurocrypt2017、S&P2017、CCS2018[1] J. Launchbury, I.S. Diatchki, T. DuBuisson and A. Adams-Moran. "Effcient lookup-table protocol in secure multiparty computation". ACM ICFP2012.
※1 semi-honest安全な3パーティの秘密計算で比較。[5]論文のTable.1を参考にグラフ化[2] S. Laur, R. Talviste and J. Willemson. "From Oblivious AES to Effcient and Secure Database Join in the Multiparty Setting", ACNS2013.
※2 詳細は「土田 他, 不正検知可能なマルチパーティー計算による生体情報と遺伝子情報の保護 , SCIS2018」を参照[3] R. Talviste. "Applying Secure Multi-Party Computation in Practice", Ph.D dissertation, Univ. of Tartu, 2016.
※3 VISAのピーク時トランザクション数：秒間47,000件[4] J. Randmets. Personal comm. AES performance on the new Sharemind cluster. May, 2016.
[5] Toshinori Araki, Jun Furukawa, Yehuda Lindell, Ariel Nof, Kazuma Ohara,"High-Throughput Semi-Honest Secure Three-Party Computation with an Honest Majority", ACM CCS2016.

6© NEC Corporation 2018

付録：論文・プレスリリース▌論文l [1] Toshinori Araki, Jun Furukawa, Yehuda Lindell, Ariel Nof, Kazuma Ohara,"High-Throughput Semi-Honest Secure Three-Party Computation with an Honest
Majority", ACM CCS 2016. (Best Paper Award)l [2] Jun Furukawa, Yehuda Lindell, Ariel Nof, Or Weinstein, "High-Throughput
Secure Three-Party Computation for Malicious Adversaries and an Honest
Majority", EUROCRYPT 2017.
l [3] Toshinori Araki, Assi Barak, Jun Furukawa, Yehuda Lindell, Ariel Nof, Kazuma
Ohara, Adi Watzman, Or Weinstein. "Optimized Honest-Majority MPC for Malicious
Adversaries - Breaking the 1 Billion-Gate Per Second Barrier , IEEE S&P 2017.
l [4] Toshinori Araki, Assi Barak, Jun Furukawa, Marcel Keller, Yehuda Lindell,Kazuma Ohara, Hikaru Tsuchida, Generalizing the SPDZ Compiler For OtherProtocols , ACM CCS 2018.

▌プレスリリース
l "NEC、機密情報の漏えいを強固に防止する秘密計算の高速化手法を開発〜大規模な認証システムで利用できる性能を実現〜 , 2016年12月15日• http://jpn.nec.com/press/201612/20161215̲02.html

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付録：秘密計算の社会的な期待
経団連や自民党では、秘密計算の研究開発や社会実装の促進を提言▌経団連「Society 5.0を実現するデータ活用推進戦略」
セキュリティ技術に関しては、データ流通および活用に対する過度な拒否反応を防ぎ、かつ国民の安全・安心を担保するためにも、関連分野の技術をもつ企業が協力し、秘密計算や高度な暗号化等の安全管理に関する技術をデータ活用におけるわが国の重要インフラのひとつととらえ、開発・展開していくことも望まれる
出展：経団連, Society 5.0を実現するデータ活用推進戦略 , 2017年12月12日.
「III. データ活用の推進に向けた鍵」「２．必要なデータを使える」「（６）技術開発」. p.15

▌自民党「経済構造改革戦略： Target 4」
個人情報保護の観点から開発を進めている秘密計算技術をはじめ、最新のセキュリティ技術の研究開発を推進する。また新たな技術の社会実装に向けて、規制のサンドボックス制度の活用を促していく。
出典：自由民主党 政務調査会, 「経済構造改革戦略： Target 4」経済構造改革に関する特命委員会
https://www.jimin.jp/news/policy/137249.html,

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最終報告 , 2018年4月27日.

付録：情報法制研究所(JILIS)「秘密計算技術応用研究タスクフォース」
情報法制研究所にて、秘密計算に関する法制度について議論されている▌■主幹理事： 高木理事▌■関与理事等：鈴木理事長、板倉参与▌■趣旨：
秘密計算技術を応用したプライバシー保護データマイニング（PPDM：PrivacyPreserving Data Mining）の技術を利用するに際しても、形式上、暗号化した個人データを第三者に提供することになるので、個人情報保護法23条の規制が障害となって技術を利用できないのではないかとする課題があった。この問題を解決すべく、そもそもこれまで、どのような意味で「暗号化しても個人情報である」との説が唱えられてきたのかを整理した上で、秘密計算技術に基づくPPDMでのデータ交換の個人データ該当性について検討し提言にとりまとめる。
▌■研究概要：・秘密計算技術の仕組みを模式化し、複数の方式について分類し整理する。
・暗号化と個人情報該当性に係る論点を整理し、秘密計算技術がこの基準に適合する要件を示す。
・提言として取りまとめて公表する。
出典：情報法制研究所のホームページ記載内容からの抜粋
https://www.jilis.org/taskforce/
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