Topics パーソナルデータを暗号化した状態で 安全に匿名化する技術を開発 匿名加工情報の利活用拡大に向けて さまざまな分野でビッグデータの利活用が進むなか、個人 いますが、パーソナルデータなど機微なデータの取り扱い 情報保護法の改正案が成立し、将来的にはセンサーやデ には、 より高い安 全 性 が 求められるため、クラウド上の バイスなどのデータだけでなく、匿名加工情報（個人が特 データを暗号化した状態のまま検索や分析を行う技術の 定できないようにしたパーソナルデータ） も第三者が利用でき 実用化が進んでいます。パーソナルデータを匿名化する るようになります。 これにより、移動履歴や購買履歴といった k-匿名化技術 ※ 1に対しても、セキュリティの向上を目的 匿名加工情報を高精度なマーケティングに利用するなど、 に、データを暗号化した状態のまま匿名化を行う技術が 今後その利活用が大きく拡大すると見込まれています。 検討されています。 こうしたビッグデータの分析ではクラウドの活用が広がって ※1 特定の個人の識別を困難にするためのデータ加工方法の一つ 暗号化状態を維持しながらk-匿名化を実現 そこで日立は、 クラウド上のパーソナルデータのセキュリティ 速度が低下するとされています。 しかし、 日立の検索可能暗 向上を目的に、 クラウド上では暗号化状態を維持しながら 号技術を用いると、暗号化データどうしの比較処理を高速 k-匿名化を実現する技術を開発しました。 に行い、暗号化状態のデータ処理を必要最小限に留める ことが可能です。 これにより、データ処理のオーバーヘッド ■安全に暗号化データを集約する技術の開発 増加を30%※3に抑え、実用的な処理速度を確保することに 多くのk-匿名化技術では、値が異なるデータを同じデータ 成功しました。 に集約するツリー構造※2を用い、下の階層から上の階層へ また、 より高い安全性を確保するために、 データを暗号化 データを集約します。 しかし、 データを暗号化した場合、集約 する暗号鍵と、 暗号化されたデータを匿名化する暗号鍵は、 前の下の階層データが暗号化によって解読不能なため、 それぞれ異なるものを用います。 このため匿名化前の暗号化 このツリー構造が作成できませんでした。 日立は、 暗号化状態 データが万一流出しても、 安全性を担保することができます。 を維持したままデータの比較を行う独自の検索可能暗号 技術を用い、同じ値だと判定された暗号化データの数を 日立は今後、パーソナルデータ利活用の拡大に向けて、 集計することでツリー構造を生成する技術を開発しました。 2018年度中に今回開発した技術の実用化をめざします。 ※2 親となるデータから子となる複数のデータに枝分かれし、 さらに孫となる複数のデー タに枝分かれするといった形のデータ構造の一種 ※3 k値を2に設定し、3万レコード、9種類の属性に対し、暗号化したツリー構造の作成からk匿名化された暗号化データを作成するまでの、 匿名化技術提供者の処理を測定したもの ■実用的な処理速度と高い安全性を達成 一般に、暗号化状態を維持したままのデータ処理は処理 データ提供者 匿名化技術提供者 データ利用者 暗号化したツリー構造 暗号鍵 復号鍵 84e bf4 51b パーソナルデータ e73 270 072 暗号化データ k-匿名化された暗号化データ 復号した匿名化データ 田中 一郎 38 営業1課 大阪 ace ce9 82c 978 84e ff2 a45 af0 ＊ 38 営業 関西 鈴木 次郎 45 営業2課 神戸 083 781 2d5 b37 84e e73 a45 af0 ＊ 4＊ 営業 関西 斎藤 和夫 43 営業3課 東京 270 46f 0a0 25a 84e e73 a45 72d ＊ 4＊ 営業 東京 大野 豊彦 47 開発1Gr 埼玉 f34 b29 ec8 ee4 4 84e e73 bf4 cec c ＊ 4＊ 開発 埼玉 佐藤 太郎 33 開発2Gr 千葉 9ec 02a 86f 2f6 2ff6 f6 84e a3f bf4 26a 26 6a 6 a ＊ 33 開発 千葉 暗号化状態のまま匿名化する技術の概要イメージ お問い合わせ先 （株） 日立製作所 研究開発グループ https://www8.hitachi.co.jp/inquiry/hqrd/rd/jp/form.jsp 17 d7e はいたっく 2016.7 All Rights Reserved,Copyright ©2016,Hitachi,Ltd. k-匿名化
© Copyright 2024 ExpyDoc
