WO2024034124A1 - 端末装置、計算システム、計算方法、およびコンピュータ可読媒体 - Google Patents
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- G09C1/00—Apparatus or methods whereby a given sequence of signs, e.g. an intelligible text, is transformed into an unintelligible sequence of signs by transposing the signs or groups of signs or by replacing them by others according to a predetermined system
Definitions
- the present disclosure relates to a terminal device, a calculation system, a calculation method, and a computer-readable medium.
- Patent Document 1 describes that data to be subjected to secure calculation is secretly distributed and registered in a database.
- one of the objectives of the embodiments disclosed in this specification is to provide a terminal device, a calculation system, and a calculation method that obtain calculation results in a realistic amount of time while concealing part of the data. and to provide programs.
- the terminal device includes: a classification means for classifying data into first data to be secret shared and second data to be secret shared; a first registration means for generating a plurality of shares from the first data and registering the plurality of shares in a plurality of servers; second registration means for registering the second data in any of the plurality of servers; Acquisition means for acquiring calculation results of a secure calculation using the plurality of shares from the plurality of servers, and acquiring calculation results of the calculation using the second data from the server in which the second data is registered. It is equipped with and.
- a calculation system includes: a terminal device; Equipped with multiple servers and The terminal device is Classifying the data into first data to be secret shared and second data to be secret shared, generating a plurality of shares from the first data, registering the plurality of shares in a plurality of servers, registering the second data in any of the plurality of servers; Obtaining the results of a secure computation performed using the plurality of shares from the plurality of servers, and obtaining the results of the computation performed using the second data from the server that registered the second data. do.
- Classifying the data into first data to be secret shared and second data to be secret shared generating a plurality of shares from the first data, registering the plurality of shares in a plurality of servers, registering the second data in any of the plurality of servers;
- a calculation result using the plurality of shares is obtained from the plurality of servers, and a calculation result using the second data is obtained from the server in which the second data is registered.
- the non-transitory computer-readable medium includes: to the computer, a process of classifying data into first data whose secret is shared and second data whose secret is not shared; a process of generating a plurality of shares from the first data and registering the plurality of shares in a plurality of servers; a process of registering the second data in any of the plurality of servers; acquiring calculation results using the plurality of shares from the plurality of servers, and acquiring calculation results using the second data from the server in which the second data is registered;
- the program is stored.
- FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a terminal device according to a first embodiment.
- FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a calculation system according to a second embodiment.
- FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a client terminal according to a second embodiment.
- 7 is a flowchart showing the flow of operations of the classification section.
- FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a server according to a second embodiment. 7 is a diagram for explaining an example of a method of configuring a server according to a second embodiment.
- FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a terminal device according to a first embodiment.
- FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a calculation system according to a second embodiment.
- FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a client terminal according to a second embodiment.
- 7 is a flowchart showing the flow of operations of the classification section.
- FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a server according
- FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a terminal device 1 according to the first embodiment.
- the terminal device 1 includes a classification section 11 , a first registration section 12 , a second registration section 13 , and an acquisition section 14 .
- the terminal device 1 is connected to at least a plurality of servers (not shown) via a network (not shown).
- the classification unit 11 classifies data into first data whose secret is shared and second data whose secret is not shared.
- the classification unit 11 may classify the data based on at least one of the confidentiality of the data and the amount of calculation expected to process the data.
- the first registration unit 12 generates multiple shares from the first data and registers the multiple shares in multiple servers. Multiple servers perform secure computation using multiple shares.
- the second registration unit 13 registers the second data in one of the plurality of servers.
- the server that has registered the second data performs calculations using the second data.
- the acquisition unit 14 acquires the calculation results of the secure calculation using the plurality of shares from the plurality of servers, and acquires the calculation result of the calculation using the second data from the server in which the second data is registered.
- the terminal device 1 includes a processor, a memory, and a storage device as components not shown. Further, the storage device stores a computer program in which the processing of the learning method according to the present embodiment is implemented. Then, the processor loads a computer program from the storage device into the memory and executes the computer program. Thereby, the processor realizes the functions of the classification section 11, the first registration section 12, the second registration section 13, and the acquisition section 14.
- the classification unit 11, the first registration unit 12, the second registration unit 13, and the acquisition unit 14 may each be realized by dedicated hardware. Further, a part or all of each component of each device may be realized by a general-purpose or dedicated circuit, a processor, etc., or a combination thereof. These may be configured by a single chip or multiple chips connected via a bus. A part or all of each component of each device may be realized by a combination of the circuits and the like described above and a program. Further, as the processor, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an FPGA (Field-programmable Gate Array), etc. can be used.
- a CPU Central Processing Unit
- GPU Graphics Processing Unit
- FPGA Field-programmable Gate Array
- each component of the terminal device 1 when a part or all of each component of the terminal device 1 is realized by a plurality of information processing devices, circuits, etc., the plurality of information processing devices, circuits, etc. may be centrally arranged or distributed. may be placed.
- information processing devices, circuits, etc. may be realized as a client server system, a cloud computing system, or the like, in which each is connected via a communication network.
- the functions of the terminal device 1 may be provided in a SaaS (Software as a Service) format.
- SaaS Software as a Service
- the terminal device 1 can obtain calculation results in a realistic amount of time while concealing some data.
- FIG. 2 is a schematic diagram showing the configuration of the computing system 100 according to the second embodiment.
- the computing system 100 includes a client terminal 2x, a client terminal 2y, a client terminal 2z, and a server group 3.
- the client terminals 2x, 2y, and 2z are specific examples of the terminal device 1 described above.
- the client terminal 2x is operated by a user belonging to organization X
- the client terminal 2y is operated by a user belonging to organization Y
- the client terminal 2z is operated by a user belonging to organization Z.
- Organizations X, Y, and Z are, for example, pharmaceutical companies or chemical companies.
- client terminals 2x, 2y, and 2z are not distinguished from each other, they will simply be referred to as client terminals 2.
- the number of client terminals 2 is not limited to three.
- the number of client terminals 2 may be one, two, or four or more.
- calculations are performed based on data owned by one organization.
- processing may be performed by linking data owned by a plurality of organizations.
- the client terminal 2 and the server group 3 are connected via a network N so that they can communicate with each other.
- the network may be wired or wireless.
- the network may be, for example, a VPN (Virtual Private Network).
- a plurality of shares generated from the above-mentioned first data are registered in the server group 3.
- Server group 3 performs secure computation using multiple shares.
- Second data is registered in one of the servers 31.
- the server 31 in which the second data is registered performs calculations using the second data. Note that the number of servers 31 is not limited to three. However, in order to perform secure calculation, it is preferable that the number of servers 31 is three or more.
- FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the client terminal 2.
- the client terminal 2 includes a classification section 21 , a first registration section 22 , a second registration section 23 , a calculation request section 24 , an acquisition section 25 , and a selection section 26 .
- the classification unit 21 classifies data into first data and second data.
- the classification unit 21 is a specific example of the classification unit 11 described above.
- the classification unit 21 may classify each of the plurality of item data included in the compound data set into first data and second data.
- Compound data includes multiple records.
- a plurality of item data eg, compound structure information, compound property information
- the structure of a compound is expressed by a fixed-length bit string, and each bit of the bit string represents the presence or absence of a predetermined structure (eg, benzene ring).
- the characteristic value eg, tensile strength value
- the classification unit 21 may classify data based on at least one of the confidentiality of the data and the amount of calculation applied to the data.
- Calculations applied to data include, for example, basic operations such as arithmetic operations, logical operations, and database processing, and more complex calculations (eg, machine learning). Additionally, the calculations applied to the data may be statistical calculations such as average, variance, maximum value, minimum value, etc.
- the classification unit 21 classifies the data as first data when the confidentiality of the data is high or when the amount of calculation applied to the data is small. For example, when four arithmetic operations are applied to data, the amount of calculation for the four arithmetic operations is small, so the data may be classified as first data.
- the classification unit 21 may classify the data as first data.
- a calculation applied to the parameters of a machine learning model there is a calculation that integrates the parameters of multiple machine learning models.
- Machine learning model integration involves low-computational processes such as arithmetic averaging. For example, in federated learning in which local models learned by multiple client terminals 2 are integrated to generate a global model, machine learning models are integrated.
- FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of the classification section 21. Steps S11 to S14 may be performed for each item data included in the data set.
- the classification unit 21 of the client terminal 2 estimates the amount of calculation applied to the data (step S11).
- the classification unit 21 determines whether the amount of calculation estimated in step S11 is large (step S12). For example, the classification unit 21 may determine whether the estimated amount of calculation is larger than a predetermined value. If the amount of calculation is large (YES in step S12), the classification unit 21 classifies the data as second data (step S13). If the amount of calculation is small (NO in step S12), the classification unit 21 classifies the data as first data (step S14).
- the classification unit 21 may estimate the computation time when the computation applied to the data is performed by secret computation, and if the estimated computation time is longer than the specified time, the data may be classified as second data.
- the classification unit 21 may cause the server group 3 to execute a secure calculation using a part of the data, and estimate the calculation time from the execution time.
- the first registration unit 22 divides the first data into a plurality of shares (for example, three) and registers the plurality of shares in the server group 3.
- the first registration unit 22 is a specific example of the first registration unit 12 described above.
- the second registration unit 23 registers the second data in one of the plurality of servers 31.
- the second registration unit 23 is a specific example of the second registration unit 13 described above.
- the second registration unit 23 may register the second data in the server 31 selected by the selection unit 26, which will be described later.
- the calculation requesting unit 24 requests the server group 3 or the server 31 that has registered the second data to perform calculation in response to user input to the client terminal 2.
- the calculation target is the first data
- the calculation requesting unit 24 requests the server group 3 to perform a secure calculation process (eg, four arithmetic operations).
- the calculation request unit 24 transmits a calculation request indicating calculation details and data to be processed to the server group 3.
- the calculation requesting unit 24 requests the server 31 that has registered the second data to perform a calculation process (eg, an operation more complicated than the four arithmetic operations).
- the calculation request unit 24 transmits a calculation request indicating the calculation content and processing target to the server 4.
- the server group 3 or the server 31 executes a predetermined process (eg, averaging) on the first data or the second data
- the client terminal 2 does not need to issue a calculation request.
- the server group 3 may integrate multiple pieces of first data at a predetermined timing. In this case, the client terminal 2 does not need to include the calculation requesting section 24.
- the acquisition unit 25 acquires the calculation results of the secure calculation using multiple shares from the server group 3.
- the acquisition unit 25 acquires the calculation result of the calculation using the second data from the server 31 that has registered the second data.
- the acquisition unit 25 is a specific example of the acquisition unit 14 described above.
- the client terminal 2 may display the obtained calculation results on a display device (not shown) such as a display or a monitor.
- the selection unit 26 selects a server to register the second data from among the plurality of servers 31.
- the selection unit 26 may collect the storage usage rate and CPU usage rate from each server 31, and select the server 31 with the lowest storage usage rate and CPU usage rate.
- server 31 to be selected for each client terminal 2 may be determined in advance. In this case, the client terminal 2 does not need to include the selection unit 26.
- the server 31 includes a shared storage section 311, a first calculation section 312, a storage section 313, and a second calculation section 314.
- the share storage unit 311 is a storage that stores shares generated by the first registration unit 22 of the client terminal 2. A plurality of shares generated from one piece of first data are distributed and stored in the share storage units 311 of the plurality of servers 31.
- the first calculation unit 312 performs secure calculation using the shares stored in the share storage unit 311.
- the first calculation unit 312 may perform a secure calculation in response to a request from the client terminal 2, or may perform a predetermined secure calculation.
- the target data is not known from the share, and calculations using the share can be said to be secret calculations.
- the first calculation units 312 of the plurality of servers 31 may cooperate to perform multi-party calculation (MPC).
- the first calculation unit 312 transmits the calculation result of the secure calculation to the client terminal 2.
- the storage unit 313 is a storage that stores second data received from the client terminal 2.
- the second calculation unit 314 performs calculation using the second data stored in the storage unit 313.
- the second calculation unit 314 transmits the calculation result to the client terminal 2.
- FIG. 6 is a diagram for explaining a configuration example of the server 31.
- a first virtual server 301 and a second virtual server 302 are operating on the server 31.
- the first virtual server 301 includes a shared storage section 311 and a first calculation section 312.
- the second virtual server 302 includes a storage section 313 and a second calculation section 314.
- the client terminal 2 transmits a first data registration request and a calculation request using the first data to the first virtual server 301.
- the client terminal 2 then transmits a second data registration request and a calculation request using the second data to the second virtual server 302.
- the calculation system according to the second embodiment can obtain calculation results in a realistic time while concealing some data.
- the above-described program includes a group of instructions (or software code) for causing the computer to perform one or more functions described in the embodiments when loaded into the computer.
- the program may be stored on a non-transitory computer readable medium or a tangible storage medium.
- computer readable or tangible storage media may include random-access memory (RAM), read-only memory (ROM), flash memory, solid-state drive (SSD) or other memory technology, CD - Including ROM, digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc or other optical disc storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disc storage or other magnetic storage device.
- the program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or a communication medium.
- transitory computer-readable or communication media includes electrical, optical, acoustic, or other forms of propagating signals.
- a classification means for classifying data into first data to be secret shared and second data to be secret shared; a first registration means for generating a plurality of shares from the first data and registering the plurality of shares in a plurality of servers; second registration means for registering the second data in any of the plurality of servers; Acquisition means for acquiring calculation results of a secure calculation using the plurality of shares from the plurality of servers, and acquiring calculation results of the calculation using the second data from the server in which the second data is registered.
- a terminal device equipped with and.
- (Appendix 8) a terminal device; Equipped with multiple servers and The terminal device is Classifying the data into first data to be secret shared and second data to be secret shared, generating a plurality of shares from the first data, registering the plurality of shares on a plurality of servers, registering the second data in any of the plurality of servers; Obtaining the results of a secure computation performed using the plurality of shares from the plurality of servers, and obtaining the results of the computation performed using the second data from the server that registered the second data.
- a calculation system. (Appendix 9) The calculation system according to appendix 8, wherein the data is classified based on at least one of the confidentiality of the data and the amount of calculation expected to process the data.
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Abstract
データの一部を秘匿化しつつ現実的な時間で計算結果を取得する端末装置、計算システム、計算方法、およびプログラムを提供する。端末装置（１）は、秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する分類部（１１）と、第１のデータから複数のシェアを生成し、複数のシェアを複数のサーバに登録する第１の登録部（１２）と、第２のデータを複数のサーバのいずれかに登録する第２の登録部（１３）と、複数のサーバから、複数のシェアを用いた秘密計算の計算結果を取得し、第２のデータを登録したサーバから、第２のデータを用いた計算の計算結果を取得する取得部（１４）とを備える。
Description
本開示は、端末装置、計算システム、計算方法、およびコンピュータ可読媒体に関する。
データを暗号化した状態で計算を実行する秘密計算技術が知られている。特許文献１には、秘密計算の対象となるデータを秘密分散してデータベースに登録することが記載されている。
秘密計算は計算に必要なコストが大きいため、組織が所有するデータの全てを秘密計算の対象にすることは困難である。
そこで、本明細書に開示される実施形態が達成しようとする目的の１つは、データの一部を秘匿化しつつ、現実的な時間で計算結果を取得する端末装置、計算システム、計算方法、およびプログラムを提供することである。
本開示の第１の態様にかかる端末装置は、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する分類手段と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する第１の登録手段と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録する第２の登録手段と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた秘密計算の計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算の計算結果を取得する取得手段と
を備えている。
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する分類手段と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する第１の登録手段と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録する第２の登録手段と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた秘密計算の計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算の計算結果を取得する取得手段と
を備えている。
本開示の第２の態様にかかる計算システムは、
端末装置と、
複数のサーバと
を備え、
前記端末装置は、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを、前記複数のサーバのいずれかに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いて実行された秘密計算の結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いて実行された計算結果を取得する。
端末装置と、
複数のサーバと
を備え、
前記端末装置は、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを、前記複数のサーバのいずれかに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いて実行された秘密計算の結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いて実行された計算結果を取得する。
本開示の第３の態様にかかる計算方法では、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する。
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する。
本開示の第４の態様にかかる非一時的なコンピュータ可読媒体では、
コンピュータに、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する処理と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する処理と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録する処理と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する処理と
を実行させるためのプログラムが格納される。
コンピュータに、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する処理と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する処理と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録する処理と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する処理と
を実行させるためのプログラムが格納される。
本開示によれば、一部のデータを秘匿化しつつ、現実的な時間で計算結果を取得する端末装置、計算システム、計算方法、およびプログラムを提供できる。
＜実施形態１＞
図１は、実施形態１にかかる端末装置１の構成を示すブロック図である。端末装置１は、分類部１１、第１の登録部１２、第２の登録部１３、および取得部１４を備えている。端末装置１は、ネットワーク（不図示）を介して少なくとも複数のサーバ（不図示）に接続されている。
図１は、実施形態１にかかる端末装置１の構成を示すブロック図である。端末装置１は、分類部１１、第１の登録部１２、第２の登録部１３、および取得部１４を備えている。端末装置１は、ネットワーク（不図示）を介して少なくとも複数のサーバ（不図示）に接続されている。
分類部１１は、秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する。分類部１１は、データの秘匿性およびデータの処理に想定される計算量の少なくともいずれかに基づいてデータを分類してもよい。
第１の登録部１２は、第１のデータから複数のシェアを生成し、複数のシェアを複数のサーバに登録する。複数のサーバは、複数のシェアを用いた秘密計算を行う。
第２の登録部１３は、第２のデータを複数のサーバのいずれかに登録する。第２のデータを登録したサーバは、第２のデータを用いた計算を行う。
取得部１４は、複数のサーバから、複数のシェアを用いた秘密計算の計算結果を取得し、第２のデータを登録したサーバから、第２のデータを用いた計算の計算結果を取得する。
なお、端末装置１は、図示しない構成としてプロセッサ、メモリ、および記憶装置を備えるものである。また、当該記憶装置には、本実施形態にかかる学習方法の処理が実装されたコンピュータプログラムが記憶されている。そして、当該プロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラムを前記メモリへ読み込ませ、当該コンピュータプログラムを実行する。これにより、前記プロセッサは、分類部１１、第１の登録部１２、第２の登録部１３、および取得部１４の機能を実現する。
または、分類部１１、第１の登録部１２、第２の登録部１３、および取得部１４は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等を用いることができる。
また、端末装置１の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。また、端末装置１の機能がＳａａＳ（Software as a Service）形式で提供されてもよい。
実施形態１にかかる端末装置１は、一部のデータを秘匿化しつつ、現実的な時間で計算結果を取得できる。
＜実施形態２＞
図２は、実施形態２にかかる計算システム１００の構成を示す概略図である。計算システム１００は、クライアント端末２ｘ、クライアント端末２ｙ、クライアント端末２ｚ、およびサーバ群３を備える。クライアント端末２ｘ、２ｙ、および２ｚは、上述した端末装置１の具体例である。
図２は、実施形態２にかかる計算システム１００の構成を示す概略図である。計算システム１００は、クライアント端末２ｘ、クライアント端末２ｙ、クライアント端末２ｚ、およびサーバ群３を備える。クライアント端末２ｘ、２ｙ、および２ｚは、上述した端末装置１の具体例である。
クライアント端末２ｘは組織Ｘに属するユーザによって操作され、クライアント端末２ｙは組織Ｙに属するユーザによって操作され、クライアント端末２ｚは組織Ｚに属するユーザによって操作される。組織Ｘ、Ｙ、およびＺは、例えば、医薬品事業者や化学品事業者である。以下では、クライアント端末２ｘ、２ｙ、および２ｚを互いに区別しない場合、単にクライアント端末２と言う。
クライアント端末２の数は３つに限られない。クライアント端末２の数は、１つであってもよく、２つであってもよく、４つ以上であってもよい。クライアント端末２の数が１つの場合、１つの組織が所有するデータを基に計算が行われる。クライアント端末２の数が複数の場合、複数の組織が所有するデータを連携させて処理が行われてもよい。
クライアント端末２と、サーバ群３とはネットワークＮを介して相互に通信可能に接続されている。ネットワークは有線であっても無線であってもよい。ネットワークは、例えば、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよい。
サーバ群３には、上述した第１のデータから生成された複数のシェアが登録される。サーバ群３は、複数のシェアを用いた秘密計算を行う。サーバ３１のいずれかには、第２のデータが登録される。第２のデータが登録されたサーバ３１は、第２のデータを用いた計算を行う。なお、サーバ３１の数は３つに限られるものではない。ただし、秘密計算を実行する上ではサーバ３１の数が３つ以上であることが好ましい。
図３は、クライアント端末２の構成を示すブロック図である。クライアント端末２は、分類部２１、第１の登録部２２、第２の登録部２３、計算要求部２４、取得部２５、および選択部２６を備えている。
分類部２１は、第１のデータと第２のデータにデータを分類する。分類部２１は、上述した分類部１１の具体例である。分類部２１は、化合物のデータセットに含まれる複数の項目データの各々を第１のデータと第２のデータに分類してもよい。化合物のデータは複数のレコードを含む。各レコードには、複数の項目データ（例：化合物の構造情報、化合物の特性情報）が並べられる。化合物の構造は固定長のビット列などで表現され、ビット列の各ビットは所定の構造（例：ベンゼン環）の有無などを表す。特性値（例：引張強度の値）は、実験により得られた値であってもよく、シミュレーションや理論計算により得られた値であってもよい。
分類部２１は、データの秘匿性およびデータに適用される計算の計算量の少なくともいずれかに基づいてデータを分類してもよい。データに適用される計算は、例えば、四則演算、論理演算、データベース処理などの基本演算や、より複雑な計算（例：機械学習）である。また、データに適用される計算は、平均、分散、最大値、最小値などの統計計算であってもよい。分類部２１は、データの秘匿性が高い場合や、データに適用される計算の計算量が小さい場合、そのデータを第１のデータに分類する。例えば、データに四則演算が適用される場合、四則演算の計算量は小さいため、そのデータは第１のデータに分類されてもよい。
分類部２１は、データが機械学習モデルのパラメータである場合、そのデータを第１のデータに分類してもよい。機械学習モデルのパラメータに適用される計算として、複数の機械学習モデルのパラメータを統合する計算がある。機械学習モデルの統合では、算術平均などの計算量が低い処理が行われる。例えば、複数のクライアント端末２で学習させたローカルモデルを統合しグローバルモデルを生成する連合学習では、機械学習モデルの統合が行われる。
図４は、分類部２１の動作の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１１～ステップＳ１４は、データセットに含まれる項目データごとに行われてもよい。
まず、クライアント端末２の分類部２１は、データに適用される計算の計算量を推定する（ステップＳ１１）。次に、分類部２１は、ステップＳ１１で推定した計算量が大きいか否かを判定する（ステップＳ１２）。例えば、分類部２１は、推定した計算量が所定値よりも大きいかを判定してもよい。計算量が大きい場合（ステップＳ１２のＹＥＳ）、分類部２１は、データを第２のデータに分類する（ステップＳ１３）。計算量が小さい場合（ステップＳ１２のＮＯ）、分類部２１は、データを第１のデータに分類する（ステップＳ１４）。
分類部２１は、データに適用される計算を秘密計算で実行した場合の計算時間を推定し、推定した計算時間が指定時間より大きい場合、そのデータを第２のデータに分類してもよい。分類部２１は、データの一部を用いた秘密計算をサーバ群３に実行させ、実行時間から計算時間を推定してもよい。
図３に戻り、第１の登録部２２は、第１のデータを複数個（例：３つ）のシェアに分け、複数のシェアをサーバ群３に登録する。第１の登録部２２は、上述した第１の登録部１２の具体例である。
第２の登録部２３は、第２のデータを複数のサーバ３１のいずれかに登録する。第２の登録部２３は、上述した第２の登録部１３の具体例である。第２の登録部２３は、後述する選択部２６が選択したサーバ３１に第２のデータを登録してもよい。
計算要求部２４は、クライアント端末２へのユーザ入力に応じて、サーバ群３または第２のデータを登録したサーバ３１に計算の実行を要求する。計算対象が第１のデータである場合、計算要求部２４は、サーバ群３に対して秘密計算処理（例：四則演算）を要求する。計算要求部２４は、計算内容および処理対象データを示す計算要求をサーバ群３に送信する。計算対象が第２のデータである場合、計算要求部２４は、第２のデータを登録したサーバ３１に対して計算処理（例：四則演算より複雑な演算）を要求する。計算要求部２４は、計算内容および処理対象を示す計算要求をサーバ４に送信する。
なお、サーバ群３やサーバ３１が、第１のデータや第２のデータに対して予め定められた処理（例：平均化）を実行する場合、クライアント端末２は計算要求を行う必要はない。例えば、連合学習を行う場合、サーバ群３が所定のタイミングで複数の第１のデータを統合してもよい。この場合、クライアント端末２は、計算要求部２４を備えていなくてもよい。
取得部２５は、サーバ群３から、複数のシェアを用いた秘密計算の計算結果を取得する。取得部２５は、第２のデータを登録したサーバ３１から、第２のデータを用いた計算の計算結果を取得する。取得部２５は、上述した取得部１４の具体例である。クライアント端末２は、取得した計算結果をディスプレイやモニタなどの表示装置（不図示）に表示させてもよい。
選択部２６は、複数のサーバ３１の中から、第２のデータを登録するサーバを選択する。選択部２６は、各サーバ３１からストレージの使用率やＣＰＵ使用率を収集し、ストレージの使用率やＣＰＵ使用率が低いサーバ３１を選択してもよい。
なお、クライアント端末２ごとに選択するサーバ３１が予め定められていてもよい。この場合、クライアント端末２は、選択部２６を備えていなくてもよい。
次に、図５を参照してサーバ３１について説明する。サーバ３１は、シェア記憶部３１１、第１の計算部３１２、記憶部３１３、および第２の計算部３１４を備えている。
シェア記憶部３１１は、クライアント端末２の第１の登録部２２で生成されたシェアを記憶するストレージである。一つの第１のデータから生成された複数のシェアは、複数のサーバ３１のシェア記憶部３１１に分散記憶される。
第１の計算部３１２は、シェア記憶部３１１に記憶されたシェアを用いて秘密計算を行う。第１の計算部３１２は、クライアント端末２からの要求に応じて秘密計算を実行してもよく、所定の秘密計算を実行してもよい。シェアからは対象データを知られることがなく、シェアを用いた計算は秘密計算と言える。複数のサーバ３１の第１の計算部３１２が協調してマルチパーティ計算（ＭＰＣ）を行ってもよい。第１の計算部３１２は、秘密計算の計算結果をクライアント端末２に送信する。
記憶部３１３は、クライアント端末２から受け取った第２のデータを記憶するストレージである。
第２の計算部３１４は、記憶部３１３に記憶された第２のデータを用いて計算を行う。第２の計算部３１４は、計算結果をクライアント端末２に送信する。
図６は、サーバ３１の構成例を説明するための図である。サーバ３１上では、第１の仮想サーバ３０１および第２の仮想サーバ３０２が動作している。第１の仮想サーバ３０１は、シェア記憶部３１１および第１の計算部３１２を備えている。第２の仮想サーバ３０２は、記憶部３１３および第２の計算部３１４を備えている。クライアント端末２は、第１のデータの登録要求および第１のデータを用いた計算要求を第１の仮想サーバ３０１に送信する。そして、クライアント端末２は、第２のデータの登録要求および第２のデータを用いた計算要求を第２の仮想サーバ３０２に送信する。
実施形態２にかかる計算システムは、一部のデータを秘匿化しつつ、現実的な時間で計算結果を取得できる。
なお、上述したプログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する分類手段と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する第１の登録手段と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録する第２の登録手段と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた秘密計算の計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算の計算結果を取得する取得手段と
を備える端末装置。
（付記２）
前記分類手段は、前記データの秘匿性、および前記データに適用される計算の計算量の少なくともいずれかに基づいて前記データを分類する
付記１に記載の端末装置。
（付記３）
各サーバ上で、前記シェアを用いた秘密計算を実行する第１の仮想サーバと、前記第２のデータを用いた計算を実行する第２の仮想サーバとが動作する
付記１または２のいずれかに記載の端末装置。
（付記４）
前記複数のサーバの中から、前記第２のデータを登録するサーバを選択する選択手段
を備える付記１から３のいずれか１項に記載の端末装置。
（付記５）
前記分類手段は、機械学習モデルのパラメータを前記第１のデータに分類する
付記１から４のいずれか１項に記載の端末装置。
（付記６）
前記分類手段は、化合物のデータセットに含まれる各項目データを第１のデータまたは第２のデータに分類する
付記１から５のいずれか１項に記載の端末装置。
（付記７）
指定時間の入力を受け付ける入力手段を備え、
前記分類手段は、前記データに適用される計算を秘密計算で実行した場合の計算時間を推定し、前記計算時間が指定時間より大きい場合、前記データを前記第２のデータに分類する
付記１から６のいずれか１項に記載の端末装置。
（付記８）
端末装置と、
複数のサーバと
を備え、
前記端末装置は、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを、前記複数のサーバのいずれかに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いて実行された秘密計算の結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いて実行された計算結果を取得する
計算システム。
（付記９）
前記データの秘匿性、および前記データの処理に想定される計算量の少なくともいずれかに基づいて前記データを分類する
付記８に記載の計算システム。
（付記１０）
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する
計算方法。
（付記１１）
コンピュータに、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する処理と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する処理と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかまに登録する処理と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する処理と
を実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１）
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する分類手段と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する第１の登録手段と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録する第２の登録手段と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた秘密計算の計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算の計算結果を取得する取得手段と
を備える端末装置。
（付記２）
前記分類手段は、前記データの秘匿性、および前記データに適用される計算の計算量の少なくともいずれかに基づいて前記データを分類する
付記１に記載の端末装置。
（付記３）
各サーバ上で、前記シェアを用いた秘密計算を実行する第１の仮想サーバと、前記第２のデータを用いた計算を実行する第２の仮想サーバとが動作する
付記１または２のいずれかに記載の端末装置。
（付記４）
前記複数のサーバの中から、前記第２のデータを登録するサーバを選択する選択手段
を備える付記１から３のいずれか１項に記載の端末装置。
（付記５）
前記分類手段は、機械学習モデルのパラメータを前記第１のデータに分類する
付記１から４のいずれか１項に記載の端末装置。
（付記６）
前記分類手段は、化合物のデータセットに含まれる各項目データを第１のデータまたは第２のデータに分類する
付記１から５のいずれか１項に記載の端末装置。
（付記７）
指定時間の入力を受け付ける入力手段を備え、
前記分類手段は、前記データに適用される計算を秘密計算で実行した場合の計算時間を推定し、前記計算時間が指定時間より大きい場合、前記データを前記第２のデータに分類する
付記１から６のいずれか１項に記載の端末装置。
（付記８）
端末装置と、
複数のサーバと
を備え、
前記端末装置は、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを、前記複数のサーバのいずれかに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いて実行された秘密計算の結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いて実行された計算結果を取得する
計算システム。
（付記９）
前記データの秘匿性、および前記データの処理に想定される計算量の少なくともいずれかに基づいて前記データを分類する
付記８に記載の計算システム。
（付記１０）
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する
計算方法。
（付記１１）
コンピュータに、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する処理と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する処理と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかまに登録する処理と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する処理と
を実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
１ 端末装置
１００ 計算システム
２、２ｘ、２ｙ、２ｚ クライアント端末
１１、２１ 分類部
１２、２２ 第１の登録部
１３、２３ 第２の登録部
２４ 計算要求部
１４、２５ 取得部
２６ 選択部
３、３０ サーバ群
３１、４ サーバ
３１１ シェア記憶部
３１２ 第１の計算部
３１３ 記憶部
３１４ 第２の計算部
３０１ 第１の仮想サーバ
３０２ 第２の仮想サーバ
Ｎ ネットワーク
１００ 計算システム
２、２ｘ、２ｙ、２ｚ クライアント端末
１１、２１ 分類部
１２、２２ 第１の登録部
１３、２３ 第２の登録部
２４ 計算要求部
１４、２５ 取得部
２６ 選択部
３、３０ サーバ群
３１、４ サーバ
３１１ シェア記憶部
３１２ 第１の計算部
３１３ 記憶部
３１４ 第２の計算部
３０１ 第１の仮想サーバ
３０２ 第２の仮想サーバ
Ｎ ネットワーク
Claims (11)
- 秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する分類手段と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する第１の登録手段と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録する第２の登録手段と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた秘密計算の計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算の計算結果を取得する取得手段と
を備える端末装置。 - 前記分類手段は、前記データの秘匿性、および前記データに適用される計算の計算量の少なくともいずれかに基づいて前記データを分類する
請求項１に記載の端末装置。 - 各サーバ上で、前記シェアを用いた秘密計算を実行する第１の仮想サーバと、前記第２のデータを用いた計算を実行する第２の仮想サーバとが動作する
請求項１または２のいずれかに記載の端末装置。 - 前記複数のサーバの中から、前記第２のデータを登録するサーバを選択する選択手段
を備える請求項１から３のいずれか１項に記載の端末装置。 - 前記分類手段は、機械学習モデルのパラメータを前記第１のデータに分類する
請求項１から４のいずれか１項に記載の端末装置。 - 前記分類手段は、化合物のデータセットに含まれる各項目データを第１のデータまたは第２のデータに分類する
請求項１から５のいずれか１項に記載の端末装置。 - 指定時間の入力を受け付ける入力手段を備え、
前記分類手段は、前記データに適用される計算を秘密計算で実行した場合の計算時間を推定し、前記計算時間が指定時間より大きい場合、前記データを前記第２のデータに分類する
請求項１から６のいずれか１項に記載の端末装置。 - 端末装置と、
複数のサーバと
を備え、
前記端末装置は、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを、前記複数のサーバのいずれかに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いて実行された秘密計算の結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いて実行された計算結果を取得する
計算システム。 - 前記データの秘匿性、および前記データの処理に想定される計算量の少なくともいずれかに基づいて前記データを分類する
請求項８に記載の計算システム。 - 秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類し、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録し、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかに登録し、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する
計算方法。 - コンピュータに、
秘密分散される第１のデータと秘密分散されない第２のデータとにデータを分類する処理と、
前記第１のデータから複数のシェアを生成し、前記複数のシェアを複数のサーバに登録する処理と、
前記第２のデータを前記複数のサーバのいずれかまに登録する処理と、
前記複数のサーバから、前記複数のシェアを用いた計算結果を取得し、前記第２のデータを登録したサーバから、前記第２のデータを用いた計算結果を取得する処理と
を実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2022/030754 WO2024034124A1 (ja) | 2022-08-12 | 2022-08-12 | 端末装置、計算システム、計算方法、およびコンピュータ可読媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2022/030754 WO2024034124A1 (ja) | 2022-08-12 | 2022-08-12 | 端末装置、計算システム、計算方法、およびコンピュータ可読媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2024034124A1 true WO2024034124A1 (ja) | 2024-02-15 |
Family
ID=89851326
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2022/030754 WO2024034124A1 (ja) | 2022-08-12 | 2022-08-12 | 端末装置、計算システム、計算方法、およびコンピュータ可読媒体 |
Country Status (1)
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|---|---|
| WO (1) | WO2024034124A1 (ja) |
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