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Query Ahead - 物理制約を解き放つ
秘匿計算データ処理システム

*CEATEC 2019にて、国立研究開発法人 産業技術総合研究所 サイバーフィジカルセキュリティ研究センター 高機能暗号研究チーム (研究チーム長 花岡 悟一郎)とZenmuTechが共同展示した内容です。
本研究開発の一部は、国立研究開発法人 科学技術振興機構(JST)、戦略的創造研究推進事業(CREST)、研究課題「プライバシー保護データ解析技術の社会実装(課題番号JPMJCR19F6)」の支援を受け実施しています。

 

概要

一般的に機械学習で携わる時間の大部分は学習や推論の手前、すなわち前処理に費やされるとされています。外部コンピューティングリソースを活用することで膨大な時間とコストの削減が期待できますが、セキュリティ制約がこれを阻んでいます。Query Aheadは、データを秘匿化したまま前処理を可能とするため、セキュリティを担保したまま外部コンピューティングリソースを活用することを実現し、この期待に応えます。

実用化・製品化への課題

マルチパーティによる秘匿計算技術をベースとした本ソリューションには計算サーバー(ユーザー含め三者間の計算サーバー)の確立ならびに運用を必要としかつ各サーバー間同士が結託しないことが求められるため、それぞれの計算サーバーを担いうる社会的信用かつ事業継続力を有するパートナーとの協業が実用化への必須要件でありまた課題となります。

研究成果の概要

機械学習における課題

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物理的制約によりデータ利活用が高コスト・非効率に
特に機械学習の前処理に苦労

ソリューション

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リソースの解放によるコスト削減+効率化

プロセス

機械学習における加工前データを秘匿化したまま
計算処理できるため、その処理に外部のクラウドや
リソースを安全に活用することが可能となる

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Query Ahead  デモ動画

Query Aheaの説明およびデモを動画でご覧ください。

Query Ahead 物理制約を解き放つ秘匿計算データ処理システム

 

 

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