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早稲田大学
山名 早人
教授
機関別共同研究
Discovery Saga
論文分野別Discovery Saga
研究テーマDiscovery Saga
協賛企業
共同研究先:Japan Science and Technology Agency
Government
共同研究数 2
Conference Paper
2019 5 10
IEEE : Institute of Electrical and Electronics Engineers
Privacy-preserving Recommendation for Location-based Services
(Last author)
位置情報サービスにおけるプライバシー保護型レコメンデーション
Qiuyi Lyu, Yu Ishimaki, Hayato Yamana
【抄録】
Location-based recommendation services, such as Foursquare, enhance the convenience in the life of consumers. Users are usually sensitive to disclose their personal information. Unavoidable security concerns arise because malicious third parties could misuse confidential information, such as the users' preferences. The mainstream research to this problem is employing the privacy-preserving k-NN search algorithm. However, two major bottlenecks exist. One is that it only provides the nearest points of interest (POI) to the users without any recommendations based on the users' behavior history. This limited service eventually results in a situation in which no user would prefer to continue using it. The other is that only a single user holds the private key; thus, the service providers cannot obtain any user's information to analyze to make a profit. To solve the first problem, our proposed protocol provides recommendation services by adopting collaborative filtering techniques with an encrypted database based on fully homomorphic encryption aside from encrypting both the user's location and preferences. For the second problem, a privacy service provider (PSP) is designed to generate and hold the private key. Thus, service providers can homomorphically compute aggregate information concerning user behavior patterns and send the encrypted results to PSP to ensure decryption while maintaining the privacy of individual users. Compared with the previous studies, the novelty of the proposed protocol is the design of a commercially valuable privacy recommendation mechanism that could benefit both consumers and service providers on LBS. © 2019 IEEE.
【抄録日本語訳】
Foursquareに代表される位置情報リコメンデーションサービスは、消費者の生活の利便性を高めるものである。しかし、ユーザーは自分の個人情報を公開することに敏感である。また、悪意のある第三者がユーザーの嗜好などの機密情報を悪用する可能性があるため、セキュリティ上の懸念は避けられない。この問題に対する研究の主流は、プライバシーを保護するk-NN探索アルゴリズムを採用することである。しかし、2つの大きなボトルネックが存在する。1つは、ユーザの行動履歴に基づく推薦を行わず、ユーザに最も近いPOI(Point of Interest)を提供するだけであることである。このような限定的なサービスでは、結局、どのユーザーも好んで使い続けようとは思わない状況に陥ってしまう。もう一つは、秘密鍵を持つユーザーが一人しかいないため、サービス提供者が利益を得るための分析対象となるユーザーの情報を得ることができない点である。この問題を解決するため、提案プロトコルでは、ユーザの位置情報と嗜好情報を暗号化した上で、完全同型暗号に基づく暗号化データベースを用いて協調フィルタリング技術を用いた推薦サービスを提供する。第二の課題に対しては、プライバシーサービスプロバイダ(PSP)が秘密鍵を生成・保持するように設計されている。このため、サービスプロバイダはユーザの行動パターンに関する集計情報を同形式で計算し、暗号化した結果をPSPに送ることで、個々のユーザのプライバシーを維持したまま復号化を保証することができる。従来の研究と比較して、提案プロトコルの新規性は、LBSにおける消費者とサービスプロバイダの双方に利益をもたらす商業的に価値のあるプライバシー推薦メカニズムを設計したことである。© 2019 IEEE.
Conference Paper
2009
IEEE : Institute of Electrical and Electronics Engineers
A scalable monitoring system for distributed environments
(Last author)
分散環境におけるスケーラブルな監視システム
Sayaka Akioka, Junichi Ikeda, Takanori Ueda, Yuki Ohno, Midori Sugaya, Yu Hirate, Jiro Katto, Shigeki Goto, Yoichi Muraoka, Hayato Yamana, Tatsuo Nakajima
【抄録】
The total amount of information to process or analyze is jumping sharply with the quick spread of computers and networks. Our project, «Highly scalable monitoring architecture for information explosion», develops a monitoring system allows observing systems, merging the system logs, and discovering intelligence to share. More concretely, the project builds the total system to maintain, optimize, and protect autonomically. This paper reports the outcomes of the project after first-half of the development period.The rest of the paper is organized as follows. Section 2 describes the concept and details of the monitoring system on a single node, and Section 3 addresses the aggregation of the collected information in distributed environments. Section 4 and Section 5 introduce applications of the monitoring systems. Section 6 summarizes the project and mentions future plans. © 2009 IEEE.
【抄録日本語訳】
コンピュータやネットワークの急速な普及に伴い、処理・分析すべき情報の総量は急激に増加しています。私たちのプロジェクト「情報爆発のための高スケーラブル監視アーキテクチャ」では、システムを監視し、システムログを統合し、共有すべきインテリジェンスを発見できる監視システムを開発します。具体的には、自律的に保守・最適化・保護するトータルシステムを構築する。本論文では、開発期間の前半を終えたプロジェクトの成果を報告する。第2節では、単一ノードでの監視システムの概念と詳細について述べ、第3節では、分散環境における収集情報の集約について述べる。セクション 4 とセクション 5 では,監視システムのアプリケーションを紹介する.6節ではプロジェクトのまとめと今後の計画について言及する.© 2009 IEEE.