平成28年3月 先端暗号フロンティアセミナー アブストラクト

宮地 充子
題名:効率的なプライバシを考慮した多機関のデータ解析について
アブストラクト: ビッグデータの利活用を促すキーワードがプライバシとデータ解析である. 一般にビッグデータは異なる機関で独立に収集されるため,それらを プライバシを保護しながら統合することが必須である. Privacy Set Operations は,異なる機関で収集されたデータ集合をデータ自身は 秘匿し,データ統合,共通部分の抽出などの処理を可能にする技術である. 本講演では,多機関に収集されたデータ統合の際に必要となる安全性モデル, 必要な技術を明らかにし,その効率的な実現方法について報告する.
参考文献 [MN] Atsuko Miyaji and Syouhei Nishida, ``A Scalable and Efficient Multiparty Private Set Intersection" NSS 2015, LNCS, Springer-Verlag, 2015.
キーワード:プライバシ,データ解析,複数機関

The 7th Meeting for Cryptology Frontier Group Abstract


Atsuko Miyaji
Title: Efficient Privacy-Preserving Data Analysis for Multiple Organization
Abstract: Important key words to utilize big data are privacy and data analysis. Generally, big data which includes sensitive data is gathered and stored in various organizations. In many scenarios, those information stored in different organization need to be shared without revealing privacy. Privacy set operations are useful to compute various set operations such as set intersection, set union, element reduction, or those cardinality with privacy. That is, no party learn more information about other organizations sets than what can be deduced from the result. In this research, we investigate the security model and necessary technology, and, then, report the efficient privacy-preserving set operations for multiple organizations.
Bibliography [MN] Atsuko Miyaji and Syouhei Nishida, ``A Scalable and Efficient Multiparty Private Set Intersection" NSS 2015, LNCS, Springer-Verlag, 2015.
Keywords: Privacy,Data Analysis, Multiple Organization

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