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研究者情報:研究・産学連携

研究室紹介OPAL-RING
吉浦 研究室

セキュリティとプライバシー

所属 大学院情報理工学研究科
総合情報学専攻
メンバー 吉浦 裕 教授
所属学会 電子情報通信学会、情報処理学会、日本セキュリティ・マネジメント学会、人工知能学会、システム制御情報学会、IEEE
研究室HP http://www.yoshiura.hc.uec.ac.jp/
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掲載情報は2019年4月現在

吉浦 裕 Hiroshi YOSHIURA
キーワード

情報セキュリティ、プライバシー保護、秘密計算、プロファイリング、匿名化

研究概要

研究背景

IoT(Internet of Things)技術の普及により、電子世界と物理世界のあらゆる活動をデータ化・統計化し、AI等によって分析するようになっている。その結果、個人や組織に関する機微な情報が容易に収集できるようになり、セキュリティやプライバシーの保護が難しくなっている。これに対し、不正アクセス禁止法や個人情報保護法等の法制度によって、セキュリティ・プライバシーを保護する動きがある。しかし、皆が法制度に則って情報を厳密に取り扱うとは限らず、また、意図的に法に反して情報を盗む者も存在する、さらに、機微な情報を直接収集しなくても、機微でない情報から機微な情報を推定することが技術的に可能になっている。そのため、IoTによる情報の拡散やAIの悪用による攻撃を前提としたセキュリティ・プライバシーの技術が重要になっている。
当研究室では、上記のようなセキュリティ・プライバシー技術として、情報を暗号化したままで情報の処理を可能にする「秘密計算」、プライバシーへの攻撃がどこまで可能かを明らかにする「プロファイリングと個人特定」についての研究を進めている。

秘密計算の研究

情報の詐取を防止する代表的な技術は暗号であり、情報を暗号化していれば、たとえ盗まれたとしても、利用できないので安全である。しかし、正当な利用者が情報を利用する際には、暗号化した情報をいったん復号する必要がある。たとえば、1万人の個人情報から統計を計算する際には、1万人の個人情報をいったん復号してから計算する必要がある。攻撃者は、情報が復号されるタイミングで情報を盗むことができる。
秘密計算は、情報を暗号化したままの状態で利用する技術であり、たとえば、1万人の個人情報を暗号化したまま統計を計算することができる。秘密計算はセキュリティの面では非常に優れた特徴を有するが、処理効率が低いという欠点がある。また、どのような現実的な応用に適しているか明らかになっていない。
当研究室では、秘密計算の効率向上、特に、必要となる通信処理の効率化および小数計算の効率化を研究している。また、秘密計算のデータベース検索への応用を研究している。

プロファイリングと個人特定の研究

SNSのテキストや写真から、投稿者の属性(年齢、性別、趣味等)をプロファイリング可能であることは知られているが、従来のプロファイリングは主に広告やマーケッティングを目的としていた。また、匿名のSNSアカウントから、同一人物の別のSNSアカウントを特定可能であることは知られているが、投稿者である実世界の人物を特定する研究はなかった当研究室では、SNSのテキスト・写真から数百項目におよぶプロファイリングを行い、プロファイリング結果に基づいて、SNSの投稿者である実世界の人物を特定する研究を行っている。
プロファイリングと個人特定は、SNSだけでなく、個人の言動を反映したあらゆるデータについて可能であるが、従来はSNS以外の研究は少なかった。当研究室では、人が何時何処にいたかの記録である移動履歴を対象として、当該人物の属性をプロファイリングし、個人を特定する研究を行っている。

研究実績

論文、受賞、特許、実用化、委員活動、メディア取材

今後の展開

データサイエンスとセキュリティ・プライバシー

 

人のあらゆる活動から情報が収集され、当人の属性だけでなく、人と人の関係、さらには人の内面までが推定される社会になる。そのような社会において、プライバシーのリスクがどれだけ大きいのか、そのリスクに対してプライバシーをどこまで保護できるかの両面を研究していきたい。

プロファイリングと個人特定によるプライバシーリスクの証明
研究・産学連携