プロダクト
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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。QueryAhead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
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
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
QueryAhead デモ動画
QueryAheadの説明およびデモを動画でご覧ください。
QueryAhead 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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