[論文レビュー] Multiparty Cloud Computation

Qingji Zheng, Xinwen Zhang|arXiv (Cornell University)|Jun 17, 2012

Cryptography and Data Security参考文献 8被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、複数のクライントがデータと計算をすべてクラウドに安全にアウトソーシングしながらもプライバシーを保持できる、新しいフレームワークであるマルチパーティ・クラウド計算（MCC）を導入する。同様に、暗号化されたデータ上で任意の加算と1回の乗算を実行できる、準同型しきい値プロキシ再暗号化方式を提案する。これにより、クラウド上でデータを復号せずに安全な共同計算が可能になる。

ABSTRACT

With the increasing popularity of the cloud, clients oursource their data to clouds in order to take advantage of unlimited virtualized storage space and the low management cost. Such trend prompts the privately oursourcing computation, called \emph{multiparty cloud computation} (\MCC): Given $k$ clients storing their data in the cloud, how can they perform the joint functionality by contributing their private data as inputs, and making use of cloud's powerful computation capability. Namely, the clients wish to oursource computation to the cloud together with their private data stored in the cloud, which naturally happens when the computation is involved with large datasets, e.g., to analyze malicious URLs. We note that the \MCC\ problem is different from widely considered concepts, e.g., secure multiparty computation and multiparty computation with server aid. To address this problem, we introduce the notion of \emph{homomorphic threshold proxy re-encryption} schemes, which are encryption schemes that enjoy three promising properties: proxy re-encryption -- transforming encrypted data of one user to encrypted data of target user, threshold decryption -- decrypting encrypted data by combining secret key shares obtained by a set of users, and homomorphic computation -- evaluating functions on the encrypted data. To demonstrate the feasibility of the proposed approach, we present an encryption scheme which allows anyone to compute arbitrary many additions and at most one multiplications.

研究の動機と目的

• 複数のクライントが、データの機微性を保持したまま、クラウドにデータと計算を安全にアウトソーシングする課題に対処すること。
• プロキシ再暗号化、しきい値復号、暗号化されたデータ上の準同型評価をサポートする暗号的プリミティブを設計すること。
• クラウドや個々のクライントが最終結果以外の入力を漏洩させることなく、大規模なデータセットをクラウドに格納した状態で、効率的かつ安全に共同計算を実行できること。
• 双一次ペアリングに基づく具体的な構成により、任意の加算と1回の乗算をサポートする実現可能性を示すこと。

提案手法

• プロキシ再暗号化、しきち値復号、準同型評価を統合した、準同型しきち値プロキシ再暗号化（HTPRE）方式を導入する。
• 位数 p の素数位数の双一次群 G と生成元 g、ペアリング e: G × G → G_T を用いて、この方式を構築する。
• 各クライントは自身の公開鍵を用いてデータを暗号化し、プロキシ再暗号化鍵により暗号文を共通のターゲット鍵に変換可能である。
• 準同型評価は、成分ごとの乗算により実行される：メッセージの乗算には (C'11·C''11, C'12·C''12) を用いる。
• しきち値復号は、共有秘密鍵の秘密共有 s(i) を用い、クライントがラグランジュ補間の係数 λ_i を用いて共同で結果を計算する。
• 最終的な復号は、すべてのクライントの寄与を ∏(w_i)^λ_i で組み合わせることで、平文の結果を回復する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数のクライントが、データ機微性を保持したまま、クラウドにデータと計算を安全にアウトソースする方法は何か？
• RQ2 暗号化されたデータをクライント間で安全に変換し、クラウド上で準同型評価を可能にする暗号的プリミティブは何か？
• RQ3 プロキシ再暗号化、しきち値復号、準同型評価を同時にサポートする方式を構築可能か？
• RQ4 通信量を最小限に抑えつつ、強いプライバシー保証のもとで、暗号化されたデータ上で共同計算を実現可能か？

主な発見

• 提案された HTPRE 方式は、暗号化されたデータ上で任意の加算と最大1回の乗算をサポートし、実用的な共同計算を可能にする。
• プロキシ再暗号化により、平文を露呈させることなく、1人のクライントの鍵から共通のターゲット鍵への暗号文変換が可能である。
• しきち値復号により、復号結果を回復できるのは資格を満たしたクライントのグループに限られ、クラウドおよび個々のクライントからのプライバシーが保持される。
• 双一次群の文脈において、決定的ディフィー・ヘルマン仮定の下で、この方式は安全である。
• クラウドからのデータダウンロードを回避することで、通信オーバーヘッドを最小限に抑え、クラウド計算の効率的利点を維持する。
• 実世界の応用、例えば悪意あるURL検出や医療データ分析の分野において、安全なマルチパーティ・クラウド計算の実現可能性を示している。