[論文レビュー] Privacy Preserving k Secure Sum Protocol

Rashid Sheikh, Beerendra Kumar+1 more|ArXiv.org|Dec 4, 2009

Cryptography and Data Security参考文献 9被引用数 45

ひとこと要約

この論文では、個々の値を露呈せずに、複数の参加者が私的入力を合計することができるプライバシー保護型k-セキュアサムプロトコルを提案する。各参加者のデータを固定された部分に分割し、ランダム化技術を適用することで、攻撃者が個々の入力を再構築しようとする際の計算複雑性を高め、最小限の漏洩でセキュリティを強化する。

ABSTRACT

Secure Multiparty Computation (SMC) allows parties to know the result of cooperative computation while preserving privacy of individual data. Secure sum computation is an important application of SMC. In our proposed protocols parties are allowed to compute the sum while keeping their individual data secret with increased computation complexity for hacking individual data. In this paper the data of individual party is broken into a fixed number of segments. For increasing the complexity we have used the randomization technique with segmentation

研究の動機と目的

• 個々の値を露呈せずに、複数の参加者が私的入力の合計を安全に計算できるようにすること。
• データ分割とランダム化を用いて、個々の入力を回復するための計算複雑性を高めること。
• 分散環境におけるプライバシー保護型合計計算の実用的で効率的なソリューションを提供すること。
• 部分的な情報にアクセスできても、攻撃者が現実的な努力で元の入力を再構築できないことを保証すること。

提案手法

• 各参加者がその私的入力を固定された数のセグメントに分割し、個々の値を隠蔽する。
• セグメントにランダム化を適用して、元のデータをさらに隠蔽する。
• セキュアマルチパーティ計算技術を用いて、個々の寄与を露呈せずにすべてのセグメントの合計を計算する。
• 合計は、集計結果からのみ再構築され、入力のプライバシーが保持される。
• 個々の入力のプライバシーを破るには、計算的に困難な問題を解く必要があることを保証する。
• 本プロトコルは、複数の参加者に対して効率的かつスケーラブルに設計されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の参加者が、データ機密性を保ちながら、私的入力の合計を安全に計算する方法は何か？
• RQ2 個々の入力を回復するための計算複雑性を高めるために、どのような技術が利用できるか？
• RQ3 データ分割とランダム化は、セキュアサムプロトコルにおけるプライバシーを効果的に強化できるか？
• RQ4 このようなプロトコルにおいて、セキュリティと計算オーバーヘッドのトレードオフは何か？

主な発見

• 提案されたプロトコルは、個々の値を露呈せずに、私的入力の合計を正常に計算できた。
• セグメンテーションとランダム化は、個々の入力を逆算するための計算努力を顕著に増加させた。
• 攻撃者が部分的なデータや複数のセグメントにアクセスしても、プロトコルはセキュリティを維持した。
• 本手法は、マルチパーティ計算におけるプライバシー、効率性、実用性のバランスを達成した。