【プレスリリース】村上隆夫准教授らの研究成果に関するプレスリリースが公開されました

2026年8月20日、本プロジェクトのSDC基礎研究グループに所属する統計数理研究所の村上隆夫准教授、電気通信大学の清雄一教授、産業技術総合研究所の江利口礼央研究員による共同研究の成果について、統計数理研究所からプレスリリースが公開されました。

スマートフォンやウェアラブル端末などから集められるパーソナルデータは、さまざまな分析に役立つ一方、利用時のプライバシー保護が課題となっています。複数の利用者から送られたデータをランダムにシャッフルして混ぜ合わせ、誰のデータかを分かりにくくする「シャッフルモデル」も研究されていますが、その処理を担うサーバが正しく動作し、秘密の情報を漏らさないことをどのように保証するかという問題が残されていました。

本研究では、高信頼実行環境「TEE（Trusted Execution Environment）」を用いて、パーソナルデータの漏洩を防ぐデータ解析アルゴリズムを開発しました。

TEEは内部のデータを保護する仕組みですが、メモリへのアクセスの仕方やプログラムの処理の流れから情報を推測する「サイドチャネル攻撃」によって、データが漏洩し得ることが明らかになっています。この問題を解決するため、新たな安全性指標「FODP（Fully Oblivious Differential Privacy）」を導入しました。この指標は、攻撃者がアルゴリズムの出力（即ち、シャッフルデータ）に加えて、メモリへのアクセスの仕方やプログラムの処理の流れを把握しても、内部のデータに関する情報をほとんど得られないことを数理的に保証するものです。

開発したアルゴリズムは、この指標を満たすように設計されており、悪意のあるユーザやサイドチャネル攻撃を試みるサーバ管理者に対してもデータを保護しながら、高い解析精度と短い計算時間を実現します。

本成果は、情報セキュリティ分野のトップ国際会議「The 35th USENIX Security Symposium（USENIX Security 2026）」に採択されました（採択率：12.0%）。 また、本研究の一部は、科学技術振興機構（JST）経済安全保障重要技術育成プログラム（K Program）の支援を受けて実施されました。

詳細は、以下の統計数理研究所プレスリリースをご覧ください。
TEE（Trusted Execution Environment）を用いたプライバシー保護データ解析に向けた安全性指標の導入とアルゴリズムの開発（PDF版）

また、本成果は、Achievements / Press Releases（研究成果/プレスリリース）にも掲載しています。