パーソナルデータ保護活用における高速な秘匿共通集合演算の実装と評価

摘要

In this paper, we focus on intersection, which is one of the most important operations in recommendation or collaborative filtering with personal data. Secure set intersection protocol is safer than intersection operation protocol by hashing, which is used in present applications or services. Then we try to improve duration time of operation. We extend a previous work which use Bloom filter and we suggest fast secure set intersection algorithm by optimization of combination matching using a similarity of Bloom filter. Finally, we execute experiment with reading logs and we confirm our algorithm can reduce duration time of operation.%本稿ではパーソナルデータを用いたリコメンドゃ協調フィルタリングにおいて重要な演算処理の一つである共通集合演算に注目し,現在のサービスやアプリケーションで用いられている手法よりも安全な秘匿共通集合計算プロトコルについて整理する.その上で課題となる処理時間の高速化について,従来手法のBloomフィルタを用いる方法をさらに拡張し,Bloomフィルタの類似度を利用して組み合わせを最適化することによつて多人数かつ多数のデータにおける高速な秘匿共通集合演算について提案した.実際の書籍データを用いて実験を行い,従来手法の半分以下の時間で演算処理が行えることを確認した.