WO2021149101A1 - 秘密選択積計算システム、秘密選択積計算方法、秘密計算装置、およびプログラム - Google Patents

秘密選択積計算システム、秘密選択積計算方法、秘密計算装置、およびプログラム Download PDF

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    • H04L2209/46—Secure multiparty computation, e.g. millionaire problem

Definitions

  • the present invention relates to a technique for calculating a selective product in secret calculation.
  • Secret calculation is a cryptographic technology that calculates an arbitrary function while keeping data secret. Taking advantage of this feature, it is expected to be a form of data utilization that does not leak data to both system operators and data users.
  • secret calculation There are several methods for secret calculation, and it is known that the one that uses secret sharing as a component has a small data processing unit and can perform high-speed processing.
  • Secret sharing is a method of converting confidential information into several fragments called shares. For example, n shares can be generated from secret information, and secrets can be restored from k or more shares, but secret information is not leaked from shares less than k (k, n). A secret called the threshold method. There is dispersion. Shamir secret sharing, duplicate secret sharing, and the like are known as specific methods for configuring secret sharing. In the present specification, one fragment of the value distributed by secret sharing is referred to as "share”. Also, the entire set of all shares is called the "variance value”.
  • Non-Patent Document 1 discloses a method of calculating an exponential function in secret calculation, in which calculation of a selective product is used.
  • Non-Patent Document 1 has a problem that the calculation cost is high.
  • An object of the present invention is to provide a secret calculation technique capable of calculating a selective product at high speed in view of the above technical problems.
  • the secret selective product calculation system of one aspect of the present invention includes a plurality of secret calculation devices, and is a sequence of distributed values of n conditions c 0 ,..., c n-1 [c. 0 ],..., [c n-1 ] and a binary table that corresponds two multipliers to each condition m 0,0 , m 0,1 ,..., m n-1,0 , m n-1, It is a secret selective product calculation system that outputs the distribution value [A] of the total product of the multipliers selected according to the conditions with 1 as an input, and the secret calculation device distributes each even i of 0 or more and less than n.
  • the selective product can be calculated at high speed in the secret calculation.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a functional configuration of a secret selective product calculation system.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the functional configuration of the secret calculation device.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a processing procedure of the secret selective product calculation method.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a functional configuration of a computer.
  • [ ⁇ ] is the data that hides the numerical value.
  • distributed values such as Shamir secret sharing and duplicate secret sharing can be used.
  • the public decimal point position for an integer on the ring By setting the public decimal point position for an integer on the ring, it can be regarded as a fixed-point real number.
  • the fixed-point real number represented on the ring in this way is simply referred to as a real number.
  • n 2 be the largest even number less than or equal to n.
  • [a i ]: [c i c i + 1 ] (m 00 + m 11 -m 01 -m 10 ) + [c i ] (m i + 1,0 -m i, 0 ) + [c i + 1 ] (m i, 1 -m i, 0 ) + m i, 0 is calculated.
  • n is an odd number, the remaining m n-1,0 and m n-1,1 are selected by [c n-1 ] and multiplied by [A] to output.
  • the selective public multiplication executed in step 7 of the algorithm 1 can be efficiently performed by using, for example, the following algorithm 2.
  • the public value multiplication executed in step 1 of the algorithm 2 can be efficiently performed, for example, by combining the following two algorithms.
  • the quotient obtained in step 1 of Algorithm 4 can be efficiently obtained by quotient transfer (see Reference 1).
  • Algorithm 1 results in n / 2 integer multiplications and (n / 2) -1 real multiplications, which is approximately right-shifted n / 2 times more efficient. Further, in the algorithm 1, when n is an odd number, the algorithm 2 is used, and the fractions that cannot be combined with the quaternary table are also efficient.
  • the multiplication by the selective public multiplier executed in step 4 of the algorithm 3 can be efficiently performed by using the algorithm 1.
  • the secret selective product calculation system 100 of the embodiment is an information processing system that executes the above-mentioned binary public table reference.
  • the secret selective product calculation system 100 includes N ( ⁇ 3) secret calculation devices 1 1 , ..., 1 N.
  • the secret computing devices 1 1 , ..., 1 N are connected to the communication network 9, respectively.
  • the communication network 9 is a circuit-switched or packet-switched communication network configured so that each connected device can communicate with each other.
  • the Internet LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network). Etc. can be used. It should be noted that each device does not necessarily have to be able to communicate online via the communication network 9.
  • the secret calculation device 1 n included in the secret selective product calculation system 100 of the embodiment includes a condition integration unit 11, a table conversion unit 12, a public value multiplication unit 13, a real number multiplication unit 14, and a real number multiplication unit 14.
  • a selective multiplication unit 15 is provided.
  • the secret computing device 1 n is configured by loading a special program into a known or dedicated computer having, for example, a central processing unit (CPU), a main storage device (RAM: Random Access Memory), or the like. It is a special device.
  • the secret calculation device 1 n executes each process under the control of the central processing unit, for example.
  • the data input to the secret computing device 1 n and the data obtained by each process are stored in, for example, the main storage device, and the data stored in the main storage device is read out to the central arithmetic processing unit as needed. It is used for other processing.
  • At least a part of each processing unit of the secret calculation device 1 n may be configured by hardware such as an integrated circuit.
  • Each storage unit included in the secret computing device 1 n is, for example, a main storage device such as RAM (Random Access Memory), an auxiliary storage device composed of a hard disk, an optical disk, or a semiconductor memory element such as a flash memory. Alternatively, it can be configured by middleware such as a relational database or a key value store.
  • a main storage device such as RAM (Random Access Memory)
  • auxiliary storage device composed of a hard disk, an optical disk, or a semiconductor memory element such as a flash memory.
  • middleware such as a relational database or a key value store.
  • n 2 is the maximum even number of n or less.
  • steps S11 to S13 are executed for each even number i of 0 or more and n 2 -2 or less.
  • step S11 the condition integration unit 11 of the secure computing apparatus 1 n, the condition c variance of i [c i] the condition c i + 1 of the variance [c i + 1] and multiplied by the integration condition c i variance value of c i + 1 to calculate the [c i c i + 1] .
  • the condition integration unit 11 outputs the variance value [c i c i + 1 ] to the public value multiplication unit 13.
  • Table conversion unit 12 the table m of 4 values '00, m' 01, m '10, m' 11 and outputs to the public value multiplying unit 13.
  • Calculate (m i + 1,0 -m i, 0 ) + [c i + 1 ] (m i, 1 -m i, 0 ) + m i, 0.
  • the public value multiplication unit 13 outputs the variance value [a i ] to the real number multiplication unit 14.
  • step S14 the real multiplication unit 14 of the secure computing apparatus 1 n calculates a dispersion value dispersion value of [a i] multiplied all the values A [A]. That is, the following equation is calculated. Since multiplication is a real number multiplication, it is necessary to perform a right shift at the end, but if n is an odd number, the right shift is not performed here.
  • the program that describes this processing content can be recorded on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium may be, for example, a magnetic recording device, an optical disk, a photomagnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like.
  • the distribution of this program is carried out, for example, by selling, transferring, or renting a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM on which the program is recorded.
  • the program may be stored in the storage device of the server computer, and the program may be distributed by transferring the program from the server computer to another computer via a network.
  • a computer that executes such a program first stores, for example, a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. Then, when the process is executed, the computer reads the program stored in its own storage device and executes the process according to the read program. Further, as another execution form of this program, a computer may read the program directly from a portable recording medium and execute processing according to the program, and further, the program is transferred from the server computer to this computer. Each time, the processing according to the received program may be executed sequentially. In addition, the above processing is executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service that realizes the processing function only by the execution instruction and result acquisition without transferring the program from the server computer to this computer. May be.
  • the program in this embodiment includes information to be used for processing by a computer and equivalent to the program (data that is not a direct command to the computer but has a property of defining the processing of the computer, etc.).
  • the present device is configured by executing a predetermined program on the computer, but at least a part of these processing contents may be realized by hardware.

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Abstract

秘密計算において選択積を高速に計算する。秘密選択積計算システム（１００）は条件[c0], …, [cn-1]と２値の表m0,0, m0,1, …, mn-1,0, mn-1, 1とを入力とし、条件に応じて選択した乗数の総積[A]を出力する。条件統合部（１１）は[cici+1]を計算する。表変換部（１２）はm'00:=mi,0mi+1,0、m'01:=mi,0mi+1,1、m'10:=mi,1mi+1,0、m'11:=mi,1mi+1,1からなる４値の表m'00, m'01, m'10, m'11を生成する。公開値乗算部（１３）は[ai]:=[cici+1](m00+m11-m01-m10)+[ci](mi+1,0-mi,0)+[ci+1](mi,1-mi,0)+mi,0を計算する。実数乗算部（１４）は[ai]をすべて乗じた値[A]を計算する。選択乗算部（１５）は、nが奇数のとき、cn-1に応じてmn-1,0, mn-1,1から選択した乗数を[A]に乗じる。

Description

秘密選択積計算システム、秘密選択積計算方法、秘密計算装置、およびプログラム
　本発明は、秘密計算において選択積を計算する技術に関する。
　秘密計算とは、データを秘匿したまま任意の関数を計算する暗号技術である。この特徴を活かして、システム運用者にもデータ利用者にもデータを漏らさないデータ利活用の形態が期待されている。秘密計算にはいくつかの方式が存在し、その中でも秘密分散を構成要素にするものは、データの処理単位が小さく、高速な処理が可能であることが知られている。
　秘密分散とは、秘密情報をシェアと呼ばれるいくつかの断片に変換する方法である。例えば、秘密の情報からn個のシェアを生成し、k個以上のシェアからは秘密が復元できるが、k個未満のシェアからは秘密の情報が漏れない(k, n)閾値法と呼ばれる秘密分散がある。秘密分散の具体的な構成方法は、Shamir秘密分散や複製秘密分散等が知られている。本明細書では、秘密分散により分散された値の１個の断片を「シェア」と呼ぶ。また、すべてのシェアの集合全体を「分散値」と呼ぶ。
　近年、秘密計算による高度な統計や機械学習の研究が盛んに行われている。しかしながら、これらの演算のほとんどは秘密計算の得意な加減乗算を超える、逆数、平方根、指数、対数等の計算を含んでいる。選択積は、公開値からなる２値の表から値を参照し選択する操作を複数回行い、参照結果を乗ずる計算である。選択積は、秘密計算で指数関数を計算するとき等に用いられる。非特許文献１には、秘密計算において指数関数を計算する方法が開示されており、この中で選択積の計算が用いられている。
　しかしながら、非特許文献１に開示された方法は、計算コストが大きい、という課題がある。
　この発明の目的は、上記のような技術的課題に鑑みて、選択積を高速に計算することができる秘密計算技術を提供することである。
　上記の課題を解決するために、本発明の一態様の秘密選択積計算システムは、複数の秘密計算装置を含み、n個の条件c0, …, cn-1の分散値の列[c0], …, [cn-1]と条件それぞれに２個の乗数を対応させる２値の表m0,0, m0,1, …, mn-1,0, mn-1, 1とを入力とし、条件に応じて選択した乗数の総積の分散値[A]を出力する秘密選択積計算システムであって、秘密計算装置は、0以上n未満の各偶数iについて、分散値[ci]と分散値[ci+1]とを乗じた分散値[cici+1]を計算する条件統合部と、0以上n未満の各偶数iについて、m'00:=mi,0mi+1,0、m'01:=mi,0mi+1,1、m'10:=mi,1mi+1,0、m'11:=mi,1mi+1,1からなる４値の表m'00, m'01, m'10, m'11を生成する表変換部と、0以上n未満の各偶数iについて、[cici+1](m00+m11-m01-m10)+[ci](mi+1,0-mi,0)+[ci+1](mi,1-mi,0)+mi,0を計算した値aiの分散値[ai]を生成する公開値乗算部と、分散値[ai]をすべて乗じた値Aの分散値[A]を計算する実数乗算部と、nが奇数のとき、条件cn-1に応じて乗数mn-1,1, mn-1,0から選択した乗数を分散値[A]に乗じる選択乗算部と、を含む。
　この発明によれば、秘密計算において選択積を高速に計算することができる。
図１は秘密選択積計算システムの機能構成を例示する図である。 図２は秘密計算装置の機能構成を例示する図である。 図３は秘密選択積計算方法の処理手順を例示する図である。 図４はコンピュータの機能構成を例示する図である。
　以下、この発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面中において同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
　本明細書では、以下の記法を用いる。
　[・]は数値・を秘匿したデータである。例えば、Shamir秘密分散、複製秘密分散等の分散値を用いることができる。
　[a?b:c]はa=1ならばb、a=0ならばcを表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
はそれぞれ論理否定（NOT）、論理積（AND）、論理和（OR）、排他的論理和（XOR）を表す。
　環上の整数に公開の小数点位置を定めることで固定小数点の実数と見なすことができる。本発明ではこのようにして環上で表した固定小数点の実数を単に実数と表記する。
　［実施形態：秘密選択積計算システム］
　本発明の実施形態は、n個の条件の分散値の列と、各条件に対応する２個の公開値からなる２値の表とを入力とし、各条件に応じて２値の表を参照し、すべての参照結果を乗じた値の分散値を出力する秘密選択積計算システムおよび方法である。以下、実施形態の秘密選択積計算システムが実行する選択的公開乗算プロトコルの概要について説明する。
　指数関数の計算等では、公開値からなる２値の表から秘密の真理値により値を参照し選択するという操作を複数行い、それぞれの参照結果を乗ずるという処理を行う。以下、この処理を「２値の公開表参照のべき」と呼ぶ。このような場合、２値の表２個を結合して４値の表を参照する方が効率的である。２値の表２個を結合して４値の表とするのは公開値の計算であるため高精度に処理できる。この手法であれば秘密計算で実数乗算する回数が減るため精度面でも有利である。本発明で実行する２値の公開表参照のべきアルゴリズムを以下に示す。
　〔アルゴリズム１：２値の公開表参照のべき〕
　入力：乗数m0,0, m0,1, …, mn-1,0, mn-1,1、条件[c0], …, [cn-1]
　出力：
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　１：n2をn以下の最大の偶数とする。
　２：for each i∈{0, 2, …, n2-2}
　３：    [cici+1]を計算する。
　４：    m'00:=mi,0mi+1,0、m'01:=mi,0mi+1,1、m'10:=mi,1mi+1,0、m'11:=mi,1mi+1,1とおく。
　５：    [ai]:=[cici+1](m00+m11-m01-m10)+[ci](mi+1,0-mi,0)+[ci+1](mi,1-mi,0)+mi,0を計算する。
　６：実数乗算で次式を計算する。ただしnが奇数なら最後の右シフトは行わない。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　７：nが奇数なら、残ったmn-1,0, mn-1,1を[cn-1]により選択して[A]に乗じて出力する。
　アルゴリズム１のステップ７で実行する選択的公開乗算は、例えば、以下のアルゴリズム２を用いることで、効率的に行うことができる。
　〔アルゴリズム２：要右シフト値への選択的公開乗数による乗算〕
　入力：[a]、乗数m0, m1、条件[c]
　出力：[m1a] if c=1, [m0a] if c=0
　１：[m1a], [m0a]を計算する。
　２：if-then-elseゲートにより、[c?m1a:m0a]を出力する。
　アルゴリズム２のステップ１で実行する公開値乗算は、例えば、以下の２つのアルゴリズムを組み合わせることで、効率的に行うことができる。
　〔アルゴリズム３：右シフトから処理コスト増大無しで同時に公開値乗算〕
　入力：[x]、乗数m、シフト量σ
　出力：シフト後の[mx]
　１：公開値2σ/mを計算する。
　２：公開値除算により次式を計算する。ただし、[mx]は[x]より小数点位置がσ低くなった表現とみなす。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　〔アルゴリズム４：複数除数での右シフト／除数公開除算〕
　入力：[a]、除数d0, d1, …, dn-1
　出力：[a/d0], [a/d1], …, [a/dn-1]
　１：[a]の商[q]を求める。
　２：商[q]を用いて、右シフト／除数公開除算で各iに対する[a/di]を計算し出力する。
　アルゴリズム４のステップ１で求める商は、商転移により効率的に求めることができる（参考文献１参照）。
　≪参考文献１≫Ryo Kikuchi, Dai Ikarashi, Takahiro Matsuda, Koki Hamada, and Koji Chida, "Efficient bit-decomposition and modulus-conversion protocols with an honest majority," Proceedings of Information Security and Privacy - 23rd Australasian Conference (ACISP 2018), pp. 64-82, July 11-13, 2018.
　単純に２値の表から選択して乗ずる場合、２公開値の選択はオフラインであるため、(n-1)回の実数乗算となる。アルゴリズム１ではn/2回の整数乗算と(n/2)-1回の実数乗算となり、およそ右シフトn/2回分効率的となる。さらに、アルゴリズム１では、nが奇数のときはアルゴリズム２を用い、４値の表に結合できない端数分も効率的としている。
　参考として、アルゴリズム１を用いて秘密計算上の指数関数を計算するアルゴリズムを以下に示す。
　〔アルゴリズム５：指数関数プロトコル〕
　入力：[a]
　出力：[exp(a)]
　パラメータ：t:=-1
　１：[a']:=[a]-μを計算する。
　２：小数点以下tビットより上位のビットをビット分解で取り出し、mod p変換し、[a'0], …, [a'u-1]を得る。
　３：各0≦i<uで、fi, εiをそれぞれexp(2i-t)の仮数部、指数部とする。
　４：[a'0], …, [a'u-1]を条件、1, f0, 1, f1, …, 1, fu-1を選択肢として、２値の公開表参照のべきにより積[f']を得る。
　５：各0≦i<uで、選択肢公開のif-then-elseゲートにより次式を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　６：各iに関する[ε'i]の積[ε']を計算する。これは上位ビット部分の指数部の２べきである。
　７：次式を計算する。これは下位ビット部分の表す数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　８：[a'ρ]に対して指数関数[exp(a'ρ)]を計算する。結果を[w]とする。
　９：[w][f'][ε']exp(μ)を計算して出力する。
　アルゴリズム３のステップ４で実行する選択的公開乗数による乗算は、アルゴリズム１を用いることで、効率的に行うことができる。
　＜秘密選択積計算システム１００＞
　実施形態の秘密選択積計算システム１００は、上記の２値の公開表参照のべきを実行する情報処理システムである。秘密選択積計算システム１００は、図１に示すように、N（≧3）台の秘密計算装置１1, …, １Nを含む。この実施形態では、秘密計算装置１1, …, １Nはそれぞれ通信網９へ接続される。通信網９は、接続される各装置が相互に通信可能なように構成された回線交換方式もしくはパケット交換方式の通信網であり、例えばインターネットやLAN（Local Area Network）、WAN（Wide Area Network）等を用いることができる。なお、各装置は必ずしも通信網９を介してオンラインで通信可能である必要はない。例えば、秘密計算装置１n（n=1, …, N）へ入力する情報を磁気テープやUSBメモリ等の可搬型記録媒体に記憶し、その可搬型記録媒体から秘密計算装置１nへオフラインで入力するように構成してもよい。
　実施形態の秘密選択積計算システム１００に含まれる秘密計算装置１nは、例えば、図２に示すように、条件統合部１１、表変換部１２、公開値乗算部１３、実数乗算部１４、および選択乗算部１５を備える。この秘密計算装置１nが他の秘密計算装置１n'（n'=1, …, N、ただしn≠n'）と協調しながら後述する各ステップの処理を行うことにより実施形態の秘密選択積計算方法が実現される。
　秘密計算装置１nは、例えば、中央演算処理装置（CPU: Central Processing Unit）、主記憶装置（RAM: Random Access Memory）等を有する公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成された特別な装置である。秘密計算装置１nは、例えば、中央演算処理装置の制御のもとで各処理を実行する。秘密計算装置１nに入力されたデータや各処理で得られたデータは、例えば、主記憶装置に格納され、主記憶装置に格納されたデータは必要に応じて中央演算処理装置へ読み出されて他の処理に利用される。秘密計算装置１nの各処理部は、少なくとも一部が集積回路等のハードウェアによって構成されていてもよい。秘密計算装置１nが備える各記憶部は、例えば、RAM（Random Access Memory）等の主記憶装置、ハードディスクや光ディスクもしくはフラッシュメモリ（Flash Memory）のような半導体メモリ素子により構成される補助記憶装置、またはリレーショナルデータベースやキーバリューストア等のミドルウェアにより構成することができる。
　図３を参照して、実施形態の秘密選択積計算システム１００が実行する秘密選択積計算方法の処理手続きを説明する。
　以下では、n2をn以下の最大の偶数とする。0以上n2-2以下の各偶数iについて、以下のステップＳ１１～Ｓ１３を実行する。
　ステップＳ１１において、各秘密計算装置１nの条件統合部１１は、条件ciの分散値[ci]と条件ci+1の分散値[ci+1]とを乗じた統合条件cici+1の分散値[cici+1]を計算する。条件統合部１１は、分散値[cici+1]を公開値乗算部１３へ出力する。
　ステップＳ１２において、各秘密計算装置１nの表変換部１２は、m'00:=mi,0mi+1,0、m'01:=mi,0mi+1,1、m'10:=mi,1mi+1,0、m'11:=mi,1mi+1,1からなる４値の表m'00, m'01, m'10, m'11を生成する。表変換部１２は、４値の表m'00, m'01, m'10, m'11を公開値乗算部１３へ出力する。
　ステップＳ１３において、各秘密計算装置１nの公開値乗算部１３は、[ai]:=[cici+1](m00+m11-m01-m10)+[ci](mi+1,0-mi,0)+[ci+1](mi,1-mi,0)+mi,0を計算する。公開値乗算部１３は、分散値[ai]を実数乗算部１４へ出力する。
　ステップＳ１４において、各秘密計算装置１nの実数乗算部１４は、分散値[ai]をすべて乗じた値Aの分散値[A]を計算する。すなわち、次式を計算する。乗算は実数乗算となるため最後に右シフトを行う必要があるが、nが奇数の場合ここでは右シフトを行わない。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　ステップＳ１５において、各秘密計算装置１nの選択乗算部１５は、nが奇数のとき、cn-1=1ならmn-1,1を選択し、cn-1=0ならmn-1,0を選択し、値Aの分散値[A]に乗じて出力する。すなわち、[A][cn-1?mn-1,1:mn-1,0]を計算する。
　以上、この発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、これらの実施の形態に限られるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜設計の変更等があっても、この発明に含まれることはいうまでもない。実施の形態において説明した各種の処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
　［プログラム、記録媒体］
　上記実施形態で説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムを図４に示すコンピュータの記憶部１０２０に読み込ませ、制御部１０１０、入力部１０３０、出力部１０４０等に動作させることにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
　この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
　また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
　このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記憶装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASP（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
　また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (4)

  1. 　複数の秘密計算装置を含み、n個の条件c0, …, cn-1の分散値の列[c0], …, [cn-1]と前記条件それぞれに２個の乗数を対応させる２値の表m0,0, m0,1, …, mn-1,0, mn-1, 1とを入力とし、前記条件に応じて選択した前記乗数の総積の分散値[A]を出力する秘密選択積計算システムであって、
    　前記秘密計算装置は、
    　0以上n未満の各偶数iについて、前記分散値[ci]と前記分散値[ci+1]とを乗じた分散値[cici+1]を計算する条件統合部と、
    　0以上n未満の各偶数iについて、m'00:=mi,0mi+1,0、m'01:=mi,0mi+1,1、m'10:=mi,1mi+1,0、m'11:=mi,1mi+1,1からなる４値の表m'00, m'01, m'10, m'11を生成する表変換部と、
    　0以上n未満の各偶数iについて、[cici+1](m00+m11-m01-m10)+[ci](mi+1,0-mi,0)+[ci+1](mi,1-mi,0)+mi,0を計算した値aiの分散値[ai]を生成する公開値乗算部と、
    　　前記分散値[ai]をすべて乗じた値Aの分散値[A]を計算する実数乗算部と、
    　nが奇数のとき、前記条件cn-1に応じて乗数mn-1,1, mn-1,0から選択した乗数を前記分散値[A]に乗じる選択乗算部と、
    　　を含む秘密選択積計算システム。
  2. 　複数の秘密計算装置を含み、n個の条件c0, …, cn-1の分散値の列[c0], …, [cn-1]と前記条件それぞれに２個の乗数を対応させる２値の表m0,0, m0,1, …, mn-1,0, mn-1, 1とを入力とし、前記条件に応じて選択した前記乗数の総積の分散値[A]を出力する秘密選択積計算システムが実行する秘密選択積計算方法であって、
    　各秘密計算装置の条件統合部が、0以上n未満の各偶数iについて、前記分散値[ci]と前記分散値[ci+1]とを乗じた分散値[cici+1]を計算し、
    　表変換部が、0以上n未満の各偶数iについて、m'00:=mi,0mi+1,0、m'01:=mi,0mi+1,1、m'10:=mi,1mi+1,0、m'11:=mi,1mi+1,1からなる４値の表m'00, m'01, m'10, m'11を生成し、
    　公開値乗算部が、0以上n未満の各偶数iについて、[cici+1](m00+m11-m01-m10)+[ci](mi+1,0-mi,0)+[ci+1](mi,1-mi,0)+mi,0を計算した値aiの分散値[ai]を生成し、
    　　実数乗算部が、前記分散値[ai]をすべて乗じた値Aの分散値[A]を計算し、
    　選択乗算部が、nが奇数のとき、前記条件cn-1に応じて乗数mn-1,1, mn-1,0から選択した乗数を前記分散値[A]に乗じる、
    　　秘密選択積計算方法。
  3. 　請求項１の秘密選択積計算システムにおいて用いられる前記秘密計算装置。
  4. 　請求項３に記載の秘密計算装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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