秘密計算
秘密計算とは、NTTが研究開発している、データを暗号化したまま処理できる技術です。一般的な暗号はデータの通信・保存を保護しますが、秘密計算はさらにデータの処理過程も保護することができます。秘密計算を使うことにより、個人のパーソナルデータや企業の営業秘密を用いる分析業務で、データを漏らさないだけでなく「データの中身を見ない」運用が可能になります。これにより、より安全なデータ処理はもちろんのこと、今まで他組織に開示することが難しかったデータを持ち寄った、企業や業界の枠を越えた新しい統合分析が可能になります。
NTTの秘密計算は、暗号化の仕組みとしてISO標準準拠の秘密分散を採用し、秘密分散をベースにしたマルチパーティ計算を採用しています。マルチパーティ計算とは複数のサーバが予め定められた手順に従って暗号化データの演算と交換を行うことで暗号化したままのデータ処理を実現するものです。これらの手順を実行している間、データは常に秘密分散のシェアと呼ばれる断片として暗号化された状態で扱われるため「データの中身を見ずに」処理が実行されます。
NTTは、2000年頃から国内でも先駆けて秘密計算の研究開発に取り組んでおり、世界最高峰の国際会議を含む数多くの学術会議で論文が採択されているほか、100以上の特許技術を保有しています。そして、秘密分散の特徴を最大限生かした設計により、現在では通常のデータ処理との違いを感じさせない実用的な処理性能を実現しており、NTTコミュニケーションズ社から「析秘（せきひ：SeCIHI）」サービスとして実用化するまでに到っています。
秘密計算に関するさらに詳しい情報は、技術詳細の「秘密計算のシステムとその原理」資料をご覧ください。
またNTTの秘密計算技術は、AIの機械学習および予測のアルゴリズムをデータを暗号化したまま高い処理性能で実行できます。これを秘密計算AIと呼んでいます。学習データだけでなく、予測モデルも暗号化できるため、データ分析者やシステムの運用者を含む第三者に対して、データの中身を開示することなく様々なAI処理を実行することが可能です。
技術詳細
- 秘密計算AI
- 秘密計算AIについての技術概要、背景にあった技術課題、技術アドバンテージ、利用シーン等の解説です（2024年11月）
- 秘密計算のシステムと その原理
- 秘密計算についての概要、秘密分散ベースの秘密計算についての詳細、等についての解説です（2018年8月）
トピックス
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関連論文（代表的なもの）
- 田中 哲士, 須藤 弘貴, 岸 寿春, 森田 哲之:"秘密計算AIの実用化に向けたデータ削減手法の検討," 第107回コンピュータセキュリティ研究会(CSEC), 2024
- 須藤 弘貴, 内山智貴:"秘匿 SQL Window 関数の効率化," コンピュータセキュリティシンポジウム(CSS), 2024
- 田中 哲士, 須藤 弘貴, 岸 寿春, 森田 哲之:"AutoML技術を用いた秘密計算AIの自動チューニング方式の検討," 第104回コンピュータセキュリティ研究会(CSEC), 2024
- Gilad Asharov, Koki Hamada, Ryo Kikuchi, Ariel Nof, Benny Pinkas, Junichi Tomida: "Secure Statistical Analysis on Multiple Datasets: Join and Group-By." ACM CCS 2023: 3298-3312 (2023)
- Koki Hamada, Dai Ikarashi, Ryo Kikuchi, Koji Chida: "Efficient decision tree training with new data structure for secure multi-party computation." Proc. Priv. Enhancing Technol. 2023(1): 343-364 (2023)
- Koji Chida, Koki Hamada, Atsunori Ichikawa, Masanobu Kii, Junichi Tomida: "Private Intersection-Weighted-Sum." ePrint archive 2022: 338 (2022)
- Nuttapong Attrapadung, Koki Hamada, Dai Ikarashi, Ryo Kikuchi, Takahiro Matsuda, Ibuki Mishina, Hiraku Morita, Jacob C. N. Schuldt: "Adam in Private: Secure and Fast Training of Deep Neural Networks with Adaptive Moment Estimation." Proc. Priv. Enhancing Technol. 2022(4): 746-767 (2022)
- Gilad Asharov, Koki Hamada, Dai Ikarashi, Ryo Kikuchi, Ariel Nof, Benny Pinkas, Katsumi Takahashi, Junichi Tomida: "Efficient Secure Three-Party Sorting with Applications to Data Analysis and Heavy Hitters." ACM CCS 2022: 125-138 (2022)
- 桐淵 直人, 五十嵐 大, 濱田 浩気, 菊池 亮: "プログラマブルな秘密計算ライブラリMEVAL3," 暗号と情報セキュリティシンポジウム(SCIS), 2018.
- Koji Chida, Daniel Genkin, Koki Hamada, Dai Ikarashi, Ryo Kikuchi, Yehuda Lindell, Ariel Nof: "Fast Large-Scale Honest-Majority MPC for Malicious Adversaries," the 38th International Cryptology Conference (CRYPTO), 2018.
- Ryo Kikuchi, Dai Ikarashi, Takahiro Matsuda, Koki Hamada, Koji Chida: "Efficient Bit-Decomposition and Modulus-Conversion Protocols with an Honest Majority," The 23rd Australasian Conference on Information Security and Privacy (ACISP), 2018.
- Koki Hamada, Satoshi Hasegawa, Kazuharu Misawa, Koji Chida, Soichi Ogishima, and Masao Nagasaki: "Privacy-Preserving Fisher's Exact Test for Genome-Wide Association Study," International Workshop on Genome Privacy and Security (GenoPri), 2017. (HLI and Baidu Award)
- Satoshi Tanaka, Yutaka Abe, Satoshi Takahashi, Ryo Kikuchi, Atsushi Doi, Koji Chida, and Kiyomi Shirakawa: "Secure statistical computation system on encrypted data: An empirical study of secure regression analysis for official statistics," UNECE Work session on Statistical Data Confidentiality, 2017.
- 五十嵐 大, 濱田 浩気, 菊池 亮, 千田 浩司: ""超高速秘密計算ソートの設計と実装：秘密計算がスクリプト言語に並んだ日,"" コンピュータセキュリティシンポジウム(CSS), 2017 (CSS論文賞).
- 五十嵐 大, 菊池 亮, 高橋 克巳: "MEVAL2 vs. CCS Best paper on MPC-AES,"暗号と情報セキュリティシンポジウム(SCIS), 2017 (SCISイノベーション論文賞).
- Eizen Kimura, Koki Hamada, Ryo Kikuchi, Koji Chida, Kazuya Okamoto, Shirou Manabe, Tomohiro Kuroda, Yasushi Matsumura, Toshihiro Takeda, and Naoki Mihara: "Evaluation of Secure Computation in a Distributed Healthcare Setting," Medical Informatics Europe (MIE) 2016: 152-156.
- 桐淵 直人, 五十嵐 大, 諸橋 玄武, 濱田 浩気: "属性情報と履歴情報の秘匿統合分析に向けた秘密計算による高速な等結合アルゴリズムとその実装," コンピュータセキュリティシンポジウム(CSS), 2016 (CSS論文賞).
- Ryo Kikuchi, Koji Chida, Dai Ikarashi, Wakaha Ogata, Koki Hamada, Katsumi Takahashi: "Secret sharing with share-conversion: Achieving small share-size and extendibility to multiparty computation," IEICE Transactions, 98-A(1):213-222, 2015.
- Koji Chida, Gembu Morohashi, Hitoshi Fuji, Fumihiko Magata, Akiko Fujimura, Koki Hamada, Dai Ikarashi, Ryuichi Yamamoto: "Implementation and evaluation of an efficient secure computation system using 'R' for healthcare statistics," J Am Med Inform Assoc. 21, pp.326-331, 2014.
- Dai Ikarashi, Ryo Kikuchi, Koki Hamada, and Koji Chida: "Actively Private and Correct MPC Scheme in t<n/2 from Passively Secure Schemes with Small Overhead, ePrint archive 2014.