概要 秘密計算エンジニアを始めて、もう４年が経ってしまいました。 時の流れは非常に早いもので、私が秘密計算について勉強したりいろんな実装を行うのと並行して、 秘密計算に対する注目度やユースケースの創出、または秘密計算の演算実行スピードというものもこの４年を通じてかなり進捗がありました。 今回は今一度、秘密計算という技術全体に対して、さらにその中でも準同型暗号という暗号技術について、自分の知っていることをまとめていきたいと思います。 去年同じような記事を書こうとして書いたのがこちらです。 興味のある方はこちらもみていただければ嬉しいです。 この記事で何を書くか 良い記事もあればそうでない記事もたくさんあったなと記憶していますが、この4年間で秘密計算に関する記事を書いてきました。 最近は秘密計算以外のこともいろいろと書いていたため記事数も多くなり、 秘密計算については自分でも何を今まで書いたの

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 @kenmaroです。 秘密計算、準同型暗号などの記事について投稿しています。 準同型暗号を用いた秘密計算は徐々に注目を集めつつあり、 ITエンジニアの方や、学生の方などで、 準同型暗号、とりわけ格子暗号について興味を持っている人も多いかと思います。 しかしながら、 研究としてクリプト（暗号）分野 であり、論文が非常に難解である。（物理分野出身の筆者からしても読みにくい、、） 技術が基盤技術寄り（社会インフラ的な立ち位置） であるため、一般に生活している上でどう使われるのか、どう役に立つのかが想像しにくい。 日本語での解説が少ない

先日発表された「株式会社日本カストディ銀行　ガバナンス検証第三者委員会の調査・検証報告書」に考えさせられた。 ・調査・検証報告書 https://www.custody.jp/news/pdf/news_cbj/20240419_report1.pdf ・調査・検証報告書（要約版） https://www.custody.jp/news/pdf/news_cbj/20240419_report2.pdf 要約版だけ見ても理解できるだろう。 ガバナンス機能が欠落していた、と一言で言えば簡単だが、これらの件は誰が止めることができたのだろうか。 社内で自浄作用を働かせるとして、役員レベルで「こうしなさい」と内部監査人含め現場に命令が飛んだら、何も言えなくなるんじゃないかな。 内部監査人の指摘は役員レベル以上の重みを持つのなら発言ができるが、それこそ権限がおかしいことになる。内部監査の結果を役員が

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 かなり学術よりの論文にはなりますが、マイクロソフトリサーチは格子暗号ベースの準同型暗号を用いたライブラリ開発に力を入れています。 そのなかで、秘密計算の応用先としてかなりニーズが高いものが、「マルチキー」を用いた格子暗号です。これは、複数のデータオーナーがそれぞれ異なる秘密鍵を持ちデータを暗号化して共有した際に、別々の鍵で暗号化されたデータ同士の演算を行うことができる工夫のことです。これにより、暗号化してデータ共有をし、その共有されたデータを１つのビッグデータとして解析を行いつつ、計算結果をデータオーナー同士の同意のもとで復号でき

「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください（音は出ませんので安心してご覧ください）。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと

NECなど3社は2月18日、データを暗号化したまま分析する「秘密計算」の普及を目的として「秘密計算研究会」を立ち上げたと発表した。発足時の参加企業はNEC、デジタルガレージ、ソフトウェア開発企業のレピダム（東京都渋谷区）。関連企業や研究機関などと協力し、技術の評価基準作りや情報発信に取り組む。 暗号化したデータは通常、一度復号しないと計算処理ができない。秘密計算は暗号化データのまま統計分析などを行える技術で、機密性の高いデータをクラウドサービスや複数の組織間などで安全に扱う方法として期待されている。 一方で秘密計算には「秘密分散」や「準同型暗号」など多数の方式が存在し、それぞれ独立に研究開発が進められてきたという。そのため、安全性や性能などを評価する基準が存在しなかった。NECらはこうした状況が社会実装の妨げになっているとして、研究会を立ち上げた。 秘密計算はさまざまな分野で活用が期待され

秘密計算エンジニアを始めて３年が経った。（ついに機械学習モデルの暗号状態での学習について言及します。）encryptionニューラルネットワーク暗号技術準同型暗号格子暗号 @kenmaroです。 普段は主に秘密計算、準同型暗号などの記事について投稿しています。 秘密計算に関連するまとめの記事に関しては以下をご覧ください。 秘密計算エンジニアを始めて１年が経った。 秘密計算エンジニアを始めて２年半が経った。 概要 準同型暗号という技術についていろいろと記事を書いてきて、もう３年が経とうとしています。 このアドベントカレンダーをきっかけとしてこれまで書いてきた記事などをまとめ、 準同型暗号ベースの秘密計算の現状はどのような感じなのか どこに研究が向かおうとしているのか 私が考える一番の社会実装の難しさはどこにあるのか ということについてまとめていきたいと思います。 初めに 準同型暗号は、暗号化

ゼロ知識証明 古い技術：ゼロ知識対話証明（とてもわかりやすいのでぜひご覧ください。）でも紹介されているように、「ゼロ知識証明」は1980年代に発表された技術です。 ユーザー認証を安全に行うという目的のもと開発された技術で、RSA暗号などと並んでユーザー認証、デジタル署名などに使いどころがあります。 今回はこの「ゼロ知識証明」についてまとめてみました。 この記事の流れ ゼロ知識証明とは ゼロ知識証明の歴史 ゼロ知識証明プロトコルが備える3つの性質 ゼロ知識証明を簡単な例で理解する ゼロ知識証明の応用例 非対話型ゼロ知識証明 ゼロ知識証明に関連するニュース となっています。 ゼロ知識証明とは ウィキペディアからの引用をすると、 暗号学において、ゼロ知識証明（ぜろちしきしょうめい、zero-knowledge proof）とは、ある人が他の人に、自分の持っている（通常、数学的な）命題が真であるこ

先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学

機械学習モデル（AI）の開発では学習データが重要だ。より多くのデータを用いて精度の良い学習を行うには、様々な組織が保有するデータを安全に結合して学習させることが望ましい。 しかし組織間でデータを流通させると、個人のプライバシーを侵害する恐れや営業秘密が漏洩する危険性がある。このようなリスクを軽減し、複数の組織が持つデータを活用して機械学習を行うため、機械学習の分野では「秘密計算」の研究や実用化への取り組みが活発に進んでいる。秘密計算を使ってプライバシーを保護しつつ機械学習を行う巧みな仕組みを紹介しよう。 金融機関の不正送金防止やローン審査にも秘密計算 情報通信研究機構（NICT）や神戸大学、エルテスは2019年2月に金融機関が不正送金の検知精度を向上させるために、機械学習の処理に準同型暗号を用いた秘密計算を適用する実証実験を行うと発表した。 NICTなどは実証実験に先立って、複数の組織内で

「秘密計算」を用いると、複数の組織間で機密データを持ち寄り暗号化したまま安全に結合・分析できる。秘密計算は1980年代に基礎的な方式が提案されて以来、様々な方式が研究されており、既に実用段階にある。特に組織間でのデータ結合が可能な秘密計算について、代表的な方式に基づくオープンソースソフト（OSS）やサービスを紹介する。 暗号化したまま足し算や掛け算をする方式 秘密計算でもっとも分かりやすい方式としては、暗号化したまま足し算と掛け算のどちらか一方を行う「準同型暗号」や、暗号化したまま足し算と掛け算のどちらも行う「完全準同型暗号」を用いた方法である。これらの暗号技術を用いると、組織AがもつデータAと組織BがもつデータBを暗号化したまま計算できる。 例えば、オンラインショップAとオンラインショップBの売上データを互いに秘匿しながら、ショップAのある商品を買った顧客はショップBのある商品を買う傾向

三谷 純 Jun MITANI @jmitani 筑波大学 システム情報系 教授（'75生）CG/折紙/幾何/プログラミング，一風変わった折り紙の設計，制作をしてます．令和元年度文化庁文化交流使としてアジア諸国をまわってきました．主に数学と折紙と日常のことについてツイートします．折紙作品の写真をこちらで公開しています instagram.com/mitani.jun/ mitani.cs.tsukuba.ac.jp/ja/ 三谷 純 Jun MITANI @jmitani 理工系の大学生1年生の多くは まずはじめの数学で「線形代数」を学ぶことになると思います。 僕が学生だった頃、 「結局これって何を勉強しているの？」 という疑問がずっと拭えなかった記憶があります。 同じような疑問を持っている学生向けに、線形代数で何を学ぶのか説明する文章を作ってみました pic.twitter.com/1j

今月、代表的な暗号資産として知られるビットコインの価格が1100万円に迫り、史上最高値を更新した。 投資家の間では、先週末に迎えた4年に1度の「ビッグイベント」が、大きな話題になっているという。 活況に沸く市場、その背景と潜むリスクは。 （経済部 坪井宏彰） 急騰 ビットコイン 暗号資産の大手交換会社・ビットフライヤーによると、1ビットコインあたりの円建ての価格は今月8日に1099万円まで上昇し、史上最高値をつけた。 去年末に600万円程度だった価格は、4か月足らずで実に60％以上の急騰となり、市場は異様な熱気に包まれている。（4／19午後3時時点=959万4590円を参照。去年12／31終値＝597万8735円）

改めて説明する必要もないのですが、本や動画サービスによるインプットに関してはマークダウン形式でまとながら行うため、そこまでアウトプットが苦ではありません。 逆に外部サービスを使った資格学習のための問題演習などは少し手間です。 読書や動画サービスのようにマークダウンにまとめながらアウトプットしてもよいのですが、資格系の問題演習は移動時間や隙間時間に利用することも多いので、都度Githubにコミットするのは難しいです。 なんとか作業を自動化したいので以下のような方法を利用するようにしてみました。 学習履歴のデータを取得する 例えばStudyplusではAPIが提供されています。 利用しているサービスによっては、このようにAPIを提供してくれていたりするので、これを利用してデータを取得します。 またサービスの利用規約を確認して、常識的な範囲で自身の学習履歴のデータをスクリプトを組んで取得するのも

私(@real_vijay)のこの意見は、少々物議を醸すかもしれません。過去にこの話を持ち出したことはなく初めてここで話すことになるので、スクープですよ。笑 今からする話は、後である意味、矛盾したことを話すことになるのですが Bitcoinは、すべての人のためのものではありません。 どういうことかと言えば、すべての人が秘密鍵で管理する*UTXOを持つわけではないという意味です。 未使用トランザクションアウトプット(UTXO)とは一定額のビットコインの固まりです。 https://lostinbitcoin.jp/glossary/utxo/ 実際、それは非常に稀なことになるでしょう。私が好きな例えは、金本位制が採用されていた19世紀までさかのぼるなら、UTXOを持つということは、金塊1個分の金を持っている人と同じようなもので、金塊数個分の金を持っている人は地球上にほんの一握りしかいないかも

とあるプロジェクトでナノ秒からミリ秒への変換で四捨五入してきた人がいて、時刻を扱うときは保存精度未満は切り捨てるべきというのが常識になっていないなーと思ったので。 2023-10-01 を、何年か表示する時に、2024年に丸める人はいないだろう。 13:45 が何時か表示する時も、13時と表示するだろう。（口頭で何時？と聞かれたら14時と答えるかもしれないけれど） つまり、ある精度で表した時刻は、実際には次のような半開区間を示しているのである。 2023-01-01 00:00:00 <= 2023年 < 2024-01-01 00:00:00 13:45:00.000 <= 13:45 < 13:46:00.000 そして、そう決めたからには一貫して同じように、指定精度未満は切り捨てというルールを維持しなければならない。秒以下は四捨五入で、とかやってはいけないのだ。 一貫しないと何が問題