疾患リスクの評価へ向けた加法準同型性暗号によるプライバシー保護HMMの実装と評価（2016年6月2日版）

摘要

ゲノムシーケンシングコストの低下により，疾患に関する遺伝子の研究や，個人ゲノムを用いた診断などが行われるようになってきた．しかしゲノムは個人に関する非常に多くの重要な情報を含hでいるため扱いが難しく，プライバシー上の問題が研究や遺伝子診断の普及の妨げになっている．そこで，本研究では安全にゲノム解析を行う方法として，HMMに対して加法準同型性暗号のーつであるPaillier暗号と，暗号プロトコルのーつである1-out-of-n紛失通信を適用したPrivacy-Preserving HMMのためのSecure Forward Algorithmを提案する．Secure Forward Algorithmでは，ゲノムを所持する人とHMMを所持する人の二者が，互いの持っている情報を一切共有せずに計算結果のみを得ることができる．暗号化を適用しない通常のForward Algorithmと比較して，誤差率0.0465%という高い精度で安全な計算を行うことができた．これによって，プライバシーを保護した状態でゲノムから疾患リスクの評価などを行うことができると考えられる．