[論文レビュー] Privacy Preserving Set-Based Estimation Using Partially Homomorphic Encryption

Amr Alanwar, Victor Gassmann+5 more|arXiv (Cornell University)|Oct 19, 2020

Security in Wireless Sensor Networks被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、部分的に準同型暗号を用いてセンサー測定値および状態推定値を保護する、プライバシー保護型セットベース推定プロトコルを提案する。ゾノトープおよび制約付きゾノトープのセット表現を暗号化することで、暗号化領域における安全な集合の集約および交差処理が可能となり、計算上のプライバシーが、計算的区別不能性によって保証されつつ、安全で重要なアプリケーションにおける正確で境界付きの状態推定が維持される。

ABSTRACT

The set-based estimation has gained a lot of attention due to its ability to guarantee state enclosures for safety-critical systems. However, collecting measurements from distributed sensors often requires outsourcing the set-based operations to an aggregator node, raising many privacy concerns. To address this problem, we present set-based estimation protocols using partially homomorphic encryption that preserve the privacy of the measurements and sets bounding the estimates. We consider a linear discrete-time dynamical system with bounded modeling and measurement uncertainties. Sets are represented by zonotopes and constrained zonotopes as they can compactly represent high-dimensional sets and are closed under linear maps and Minkowski addition. By selectively encrypting parameters of the set representations, we establish the notion of encrypted sets and intersect sets in the encrypted domain, which enables guaranteed state estimation while ensuring privacy. In particular, we show that our protocols achieve computational privacy using the cryptographic notion of computational indistinguishability. We demonstrate the efficiency of our approach by localizing a real mobile quadcopter using ultra-wideband wireless devices.

研究の動機と目的

• 信頼できないクラウド集約者にデータを外部委託する分散型セットベース推定におけるプライバシー漏洩を解消すること。
• 推定精度や集合の包摂保証を損なわず、安全で重要なシステムにおける安全でプライベートな状態推定を実現すること。
• ゾノトープおよび制約付きゾノトープ表現に対する暗号化された集合演算、特に交差処理を可能にするプロトコルの開発。
• 決定的ディフィー・ヘルマン仮定に基づく計算的区別不能性などの暗号的概念を用いて、計算上のプライバシーを達成すること。
• 超広帯域(UWB)デバイスを用いた移動型クアッドコプターの現実世界での局所化を用いて、実用的妥当性を示すこと。

提案手法

• 部分的準同型暗号(PHE)を用いて、ゾノトープおよび制約付きゾノトープの中心、生成子、バイアスベクトルといった主要パラメータを暗号化する。
• ゾノトープおよび制約付きゾノトープが、線形変換およびミンコフスキー和に関して閉じており、表現がコンパクトであるため採用される。
• 複数のセンサー群からの暗号化された集合表現を、同型的に結合することで、暗号化領域における集合の交差処理を実行する。
• 任意の誠実だが好奇心の強い参加者のコалиションの視認をシミュレータを用いて模倣することで、プライバシーを保証する。
• セキュリティモデルは計算的区別不能性に依存しており、いかなるコアリションも、公開情報以外の暗号化された集合の実際の値を学習できないことを保証する。
• Paillier暗号方式を用いて実装され、測定値および集合パラメータの暗号化された集約を安全に実現するため、加法的同型性が利用可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラウド上でプライバシーを保護しつつ、セットベース推定を安全に実行できるか？
• RQ2 ゾノトープおよび制約付きゾノトープの集合表現を、復号化せずに暗号化領域で安全に同型的に処理できるか？
• RQ3 誠実だが好奇心の強いセンサー群のコアリションにおいて、どの程度のプライバシー漏洩が可能であり、それが暗号的に境界づけられるか？
• RQ4 提案されたプロトコルは、計算上のプライバシーを確保しつつも、タイトな状態推定境界を維持できるか？
• RQ5 移動型ロボットの局所化などの現実世界の応用において、プロトコルの効率性はいかがなものか？

主な発見

• 提案されたプロトコルは、任意のセンサー群のコアリションの視認が、計算的にシミュレートされた視認と区別不能であることを保証することで、計算上のプライバシーを達成する。
• 同型演算を用いて暗号化された集合の安全な交差処理が可能であり、不確実性の境界付き条件下でも状態推定の正確性が保たれる。
• 暗号化されたゾノトープ上で線形写像およびミンコフスキー和の計算が効率的に実行可能であり、これらはセットベース推定に不可欠である。
• プロトコルは、超広帯域(UWB)測距を用いた現実世界のクアッドコプター局所化タスクで成功裏に評価され、実用的妥当性が示された。
• セキュリティモデルは、たとえセンサー群のコアリションが存在しても、非協力的グループのプライベートな集合パラメータを、公開情報以外の範囲で推測できないことを保証する。
• 制約付きゾノトープの使用により、標準的なゾノトープに比べてよりコンパクトでタイトな集合表現が可能となり、推定性能が向上する。