特開 2023-112981 秘密計算システム、秘密計算方法及び秘密計算プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023112981

(43)【公開日】2023-08-15

(54)【発明の名称】秘密計算システム、秘密計算方法及び秘密計算プログラム

(51)【国際特許分類】

   G09C 1/00 20060101AFI20230807BHJP

【ＦＩ】

G09C1/00 650Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022015037

(22)【出願日】2022-02-02

(71)【出願人】

【識別番号】000155469

【氏名又は名称】株式会社野村総合研究所

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100080953

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 克郎

(72)【発明者】

【氏名】田村 光太郎

(72)【発明者】

【氏名】外園 康智

(57)【要約】

【課題】より安全に、複数の情報端末の暗号化データを処理することを可能とする。
【解決手段】複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されたデータを示す複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得する取得部と、複数の処理対象データを暗号化した状態で、複数の処理対象データに基づいて計算した結果を示す結果データを生成する秘密計算部と、複数の情報端末に結果データを提供する提供部と、を備える秘密計算システム。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されたデータを示す複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得する取得部と、
前記複数の処理対象データを暗号化した状態で、前記複数の処理対象データに基づいて計算した結果を示す結果データを生成する秘密計算部と、
前記複数の情報端末に前記結果データを提供する提供部と、
を備える秘密計算システム。

【請求項2】

前記複数の異なる鍵情報のうち、少なくとも１つの鍵情報を生成し、前記複数の情報端末に発行する発行部をさらに備える、請求項１に記載の秘密計算システム。

【請求項3】

前記取得部は、所定の学習モデルにおけるパラメータを示すパラメータ情報を含む前記複数の処理対象データを取得し、
前記秘密計算部は、前記パラメータ情報に基づいて、新たな前記パラメータ情報を示す前記結果データを生成する、
請求項１又は２に記載の秘密計算システム。

【請求項4】

前記複数の処理対象データのそれぞれは、前記所定の学習モデルを用いて生成される前記パラメータ情報に対応するデータの数を示すデータ数情報をさらに含み、
前記秘密計算部は、前記データ数情報に基づいて行われる前記パラメータ情報の重み付けにより、前記結果データを生成する、
請求項３に記載の秘密計算システム。

【請求項5】

前記所定の学習モデルは、入力されるデータに基づき所定の２つ状態のいずれかを予測し、
前記パラメータ情報は、前記所定の２つの状態のそれぞれに対応するパラメータであり、
前記秘密計算部は、前記所定の２つの状態の一方のパラメータ情報を前記所定の２つの状態の他方のデータ数情報に基づいて重み付けして、前記結果データを生成する、
請求項４に記載の秘密計算システム。

【請求項6】

コンピュータが、
複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されたデータを示す複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得し、
前記複数の処理対象データを暗号化した状態で、前記複数の処理対象データに基づいて計算した結果を示す結果データを生成し、
前記複数の情報端末に前記結果データを提供する、
秘密計算方法。

【請求項7】

コンピュータに、
複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されたデータを示す複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得する取得部と、
前記複数の処理対象データを暗号化した状態で、前記複数の処理対象データに基づいて計算した結果を示す結果データを生成する秘密計算部と、
前記複数の情報端末に前記結果データを提供する提供部と、
を実現させるための秘密計算プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、秘密計算システム、秘密計算方法及び秘密計算プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、プライバシーや機密情報の保護のニーズが高まり、複数の情報端末から取得する暗号化データを、暗号化した状態で秘密計算を行い、新たなデータを生成する技術が求められている。

【0003】

例えば、特許文献１に記載されている秘密計算システムでは、秘密計算サーバが、データ提供端末及び集計端末で共有されている秘密鍵を用いて暗号化されたデータを取得し、暗号文ごとにデータの数を集計し、集計結果を集計端末に送信する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特許６７２２６０８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１では、暗号化に用いられる秘密鍵は、データ提供端末及び集計端末で共有されていることから、当該暗号化データは、集計端末で復号可能であり、セキュリティ上の問題があった。

【0006】

そこで、本発明は、より安全に、複数の情報端末の暗号化データを処理することが可能な秘密計算システム、秘密計算方法及び秘密計算プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様に係る秘密計算システムは、複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されたデータを示す複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得する取得部と、複数の処理対象データを暗号化した状態で、複数の処理対象データに基づいて計算した結果を示す結果データを生成する秘密計算部と、複数の情報端末に結果データを提供する提供部と、を備える。

【0008】

本発明の一態様に係る秘密計算方法は、コンピュータが、複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されたデータを示す複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得し、複数の処理対象データを暗号化した状態で、複数の処理対象データに基づいて計算した結果を示す結果データを生成し、複数の情報端末に結果データを提供する。

【0009】

本発明の一態様に係る秘密計算プログラムは、コンピュータに、複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されたデータを示す複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得する取得部と、複数の処理対象データを暗号化した状態で、複数の処理対象データに基づいて計算した結果を示す結果データを生成する秘密計算部と、複数の情報端末に結果データを提供する提供部と、を実現させる。

【0010】

なお、本発明において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や装置が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や装置の機能が１つの物理的手段や装置により実現されてもよい。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、より安全に、複数の情報端末の暗号化データを処理することが可能な秘密計算システム、秘密計算方法及び秘密計算プログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本発明の一実施形態である秘密計算システム１００の構成を示す図である。

【図2】取得部１２０が取得する情報の例を示す図である。

【図3】処理対象データ記憶部１３０に記憶される情報の例を示す図である。

【図4】結果データ記憶部１５０に記憶される情報の例を示す図である。

【図5】秘密計算システム１００における処理の例を示すシーケンスチャートである。

【図6】コンピュータ６００のハードウェア構成の例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態である秘密計算システム１００の構成を示す図である。

【0014】

秘密計算システム１００は、情報端末２００（２００ａ、２００ｂ）及びサーバ３００とインターネット等のネットワークを介して通信可能に接続されるシステムである。

【0015】

秘密計算システム１００における秘密計算とは、データを秘匿した状態で計算することをいう。秘密計算では、例えば、一若しくは複数の組織が保有するデータが当該組織若しくは他の組織に一切開示されることなく、当該データに基づいた所望の計算処理が実行される。また、秘密計算では、計算結果は、秘匿された状態で、当該データを保有する一若しくは複数の組織又は他の組織に提供される。このように、秘密計算システム１００では、秘密計算により、計算に用いられるデータ及び計算過程のセキュリティを向上させて、所定の計算が実行される。

【0016】

秘密計算システム１００は、暗号化されたデータ（処理対象データ）を取得して、処理対象データを暗号化した状態で、複数の処理対象データに基づいて秘密計算を行い、新たなデータ（結果データ）を生成する。具体的には、秘密計算システム１００は、複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化された複数の処理対象データを取得して、暗号化した状態で、複数の処理対象データに基づいて計算した結果を示す結果データを生成する。

【0017】

また、秘密計算システム１００は、所定の学習モデルにおけるパラメータを示すパラメータ情報を暗号化した複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得することができる。そして、秘密計算システム１００は、複数の処理対象データを暗号化した状態で、複数のパラメータ情報に基づいて新たなパラメータ情報を生成することができる。秘密計算システム１００の詳細については、後述する。

【0018】

情報端末２００は、複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を取得して、複数の異なる鍵情報を用いてデータを暗号化し、暗号化した処理対象データを秘密計算システム１００に提供する。情報端末２００は、例えば、秘密計算システム１００を利用するユーザの情報端末である。

【0019】

情報端末２００は、鍵情報を、任意の情報処理システムから取得することができる。すなわち、情報端末２００は、例えば、秘密計算システム１００及び後述するサーバ３００から、異なる鍵情報を取得することができる。この場合、例えば、情報端末２００は、秘密計算システム１００の利用を要求する利用要求情報を秘密計算システム１００又はサーバ３００に送信し、利用要求情報に応じて秘密計算システム１００及びサーバ３００から発行される異なる鍵情報を取得してもよい。

【0020】

なお、図１では、情報端末２００の例として、情報端末２００ａ、２００ｂの２つを示しているが、情報端末２００の数はこれに限られない。

【0021】

サーバ３００は、情報端末２００が暗号化に用いる鍵情報を生成し、情報端末２００に提供する。

【0022】

秘密計算システム１００が所定の学習モデルにおけるパラメータを示すパラメータ情報を秘密計算にて処理する場合、サーバ３００は、所定の学習モデルを管理するサーバであってもよい。この場合、サーバ３００は、情報端末２００からパラメータ情報を受け取ると、当該パラメータ情報に応じて学習モデルを更新して新たな学習モデルを生成し、新たな学習モデルに関する情報を情報端末２００に提供してもよい。

【0023】

続いて、秘密計算システム１００の詳細について説明する。秘密計算システム１００は、発行部１１０、取得部１２０、処理対象データ記憶部１３０、秘密計算部１４０、結果データ記憶部１５０、提供部１６０を備える。秘密計算システム１００を構成するコンピュータは、プロセッサ及び記憶領域を備える。図１に示す各部は、例えば、記憶領域を用いたり、記憶領域に格納されたプログラムをプロセッサが実行したりすることにより実現することができる。

【0024】

発行部１１０は、少なくとも１つの鍵情報を生成し、情報端末２００に発行する。ここで、鍵情報は、秘密鍵や公開鍵、パスワード等の、秘密計算する際の暗号化及び復号化に用いられる情報であればよく、暗号化の方式は問わない。また、鍵情報は、データの暗号化のたびに発行されるワンタイム鍵情報であってもよい。

【0025】

情報端末２００は、発行部１１０から発行される鍵情報と、秘密計算システム１００とは異なる情報処理システム（例えば、サーバ３００）から発行される鍵情報と、を用いて、データを暗号化する。

【0026】

ここで、発行部１１０から発行される鍵情報と、秘密計算システム１００とは異なる情報処理システム（例えば、サーバ３００）から発行される鍵情報と、は、互いに異なる鍵情報である。これにより、秘密計算システム１００及び秘密計算システム１００とは異なる情報処理システム（例えば、サーバ３００）それぞれにおいて、暗号化された処理対象データを復号することができない状態となり、処理対象データの秘密性が保たれる。

【0027】

なお、情報端末２００は、複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて、処理対象データを暗号化すればよく、暗号化に用いられる鍵情報は、秘密計算システム１００又はサーバ３００で生成される鍵情報でなくてもよい。

【0028】

取得部１２０は、複数の情報処理システム（例えば、秘密計算システム１００及びサーバ３００）で生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されたデータを示す複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得し、処理対象データ記憶部１３０に格納する。

【0029】

取得部１２０は、所定の学習モデルにおけるパラメータを示すパラメータ情報を暗号化した処理対象データを取得することができる。また、取得部１２０は、パラメータ情報に対応するデータの数を示すデータ数情報を暗号化した処理対象データを取得することができる。

【0030】

ここで、パラメータ情報は、所定の学習モデルの性質や出力結果に関する情報であり、例えば、学習モデルに基づいて予測した結果の誤差を示す情報である。また、データ数情報は、所定の学習モデルを用いた学習において学習したデータ（いわゆる教師データ）の数を示す情報である。より具体的には、例えば、所定の学習モデルが、入力されるデータに基づき所定の２つの状態のいずれかを予測する学習モデルである場合、パラメータ情報は、入力データに基づいて当該２つの状態のいずれかを予測するための、当該２つの状態に対応するパラメータであり、また、データ数情報は、当該２つの状態それぞれに対応する教師データの数を示す情報である。

【0031】

なお、処理対象データは、複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されていればよく、暗号化に用いられる鍵情報は、秘密計算システム１００又はサーバ３００で生成される鍵情報でなくてもよい。

【0032】

図２は、取得部１２０が取得する情報の例を示す図である。図２では、便宜上、暗号化されていない状態でデータが示されている。取得部１２０が取得する情報は、例えば、処理対象データＩＤ、パラメータ情報、データ数情報を含む。

【0033】

処理対象データＩＤは、秘密計算システム１００によって秘密計算される処理対象データを識別する処理対象データ識別情報である。なお、パラメータ情報及びデータ数情報は、それぞれ対応する複数のパラメータ情報及びデータ数情報を含んでもよい。

【0034】

図３は、処理対象データ記憶部１３０に記憶される情報の例を示す図である。処理対象データ記憶部１３０に記憶される情報は、例えば、処理対象データＩＤ、パラメータ情報、データ数情報を含む。処理対象データ記憶部１３０に記憶される情報の全部又は一部（例えば、パラメータ情報及びデータ数情報）は、複数の鍵情報を用いて暗号化されている。

【0035】

なお、処理対象データ記憶部１３０に記憶される情報には、パラメータ情報及びデータ数情報が含まれていなくてもよく、秘密計算システム１００における所定の秘密計算に用いられるデータが含まれていればよい。

【0036】

秘密計算部１４０は、複数の処理対象データを暗号化した状態で、複数の処理対象データに基づいて計算した結果を示す結果データを生成し、結果データ記憶部１５０に格納する。

【0037】

秘密計算システム１００が、所定の学習モデルにおけるパラメータ情報を秘密計算にて処理する場合、秘密計算部１４０は、秘密計算によって、例えば、複数のパラメータ情報に基づいて、複数のパラメータ情報の平均値を新たなパラメータ情報とした結果データを生成することができる。これにより、複数の情報端末２００で生成されたパラメータ情報を統合して新たなパラメータ情報を生成することができる。

【0038】

また、秘密計算システム１００が、所定の学習モデルにおけるパラメータ情報を秘密計算にて処理する場合、秘密計算部１４０は、秘密計算によって、例えば、複数のパラメータ情報及びデータ数情報に基づいて、データ数情報に基づいた重み付けにより算出される値を新たなパラメータ情報とした結果データを生成することができる。これにより、データ数情報の重み付けを加味した新たなパラメータ情報を生成することができる。

【0039】

また、秘密計算システム１００が、入力されるデータに基づき所定の２つの状態のいずれかを予測する学習モデルにおけるパラメータ情報を秘密計算にて処理する場合、秘密計算部１４０は、秘密計算によって、例えば、所定の２つの状態の一方のパラメータ情報を、所定の２つの状態の他方のデータ数情報に基づいて重み付けすることにより算出される値を新たなパラメータ情報とした結果データを生成することができる。これにより、所定の２つの状態のいずれかの発生率が他方と比べて低い場合であっても、予測精度の高い学習モデルを生成するための新たなパラメータ情報を生成することができる。

【0040】

図４は、結果データ記憶部１５０に記憶される情報の例を示す図である。結果データ記憶部１５０に記憶される情報は、例えば、結果データＩＤ、パラメータ情報、データ数情報を含む。結果データ記憶部１５０に記憶される情報の全部又は一部（例えば、パラメータ情報及びデータ数情報）は、複数の鍵情報を用いて暗号化されている。

【0041】

なお、結果データ記憶部１５０に記憶される情報には、パラメータ情報及びデータ数情報が含まれていなくてもよく、秘密計算システム１００における所定の秘密計算によって生成されるデータが含まれていればよい。

【0042】

提供部１６０は、複数の情報端末２００に結果データを提供する。

【0043】

情報端末２００は、暗号化に用いた複数の鍵情報を用いて、提供部１６０から提供される結果データを復号し、復号化された結果データを取得する。これにより、情報端末２００は、秘密計算システム１００における秘密計算の結果を取得することができる。

【0044】

そして、情報端末２００は、復号化された結果データを、サーバ３００に提供する。これにより、情報端末２００は、結果データに対応する新たなパラメータ情報を用いて、サーバ３００において、所定の学習モデルを更新させることができる。

【0045】

なお、情報端末２００は、結果データを暗号化した状態で、結果データをサーバ３００に提供してもよい。この場合、情報端末２００は、サーバ３００から取得した鍵情報のみを用いた暗号化の状態で、結果データを提供してもよい。これにより、サーバ３００以外の情報処理システムでは暗号化された結果データを復号することはできないが、サーバ３００では暗号化された結果データを復号することができるため、結果データのセキュリティが保たれる。

【0046】

次に、秘密計算システム１００の具体的な適用例を説明する。秘密計算システム１００は、例えば、製品の製造時の品質検査に用いられる、複数の製造業者で共通する学習モデルにおけるパラメータ情報の生成に適用することができる。

【0047】

ここで、製品の製造時の品質管理に用いられる複数の製造業者で共通する学習モデルは、例えば、製品の画像を入力として、複数の製造業者で共通している項目に基づいて、製品の品質を正常及び異常の２つの状態のいずれかで予測する。

【0048】

複数の製造業者は事業上の競争関係にあることから、品質検査に用いられる学習モデルのパラメータ情報やパラメータ情報の元となるデータ（例えば、製品の画像データ等）を複数の製造業者間で共有することは困難である。また、異常と判断される製品の発生率が低い場合、１製造業者のデータのみでは、予測精度の高い学習モデルが生成されないおそれがある。

【0049】

そのため、秘密計算システム１００の適用が効果的である。すなわち、秘密計算システム１００を、製品の製造時の品質検査に用いられる学習モデルの学習に適用することにより、パラメータ情報及びデータ数情報を秘匿化したまま、予測精度の高い学習モデルを生成するために十分なデータ数のデータを確保することができる。また、必要に応じてデータ数情報に基づく適切な重み付けを行い、新たなパラメータ情報を生成することができる。

【0050】

秘密計算システム１００を、製品の製造時の品質検査に用いられる複数の製造業者で共通する学習モデルの学習に適用する場合、情報端末２００は、複数の製造業者が利用する情報端末であり、また、サーバ３００は、当該学習モデルを管理するサーバである。

【0051】

複数の情報端末２００のそれぞれは、製品の状態（正常状態及び異常状態）に対応するパラメータ情報及びデータ数情報を暗号化した処理対象データを、秘密計算システム１００に提供する。秘密計算システム１００は所定の秘密計算を行い、結果データを複数の情報端末２００のそれぞれに提供する。複数の情報端末２００のそれぞれは、結果データを復号化し、サーバ３００に提供する。サーバ３００は、結果データに基づいて学習モデルを更新し、新たな学習モデルに関する情報を複数の情報端末２００のそれぞれに提供する。

【0052】

これにより、複数の情報端末２００のそれぞれは、処理対象データを秘匿化したまま、より安全に、複数の製造業者のデータに基づいて学習した学習モデルを取得することができ、より精度の高い品質検査を実施できる。

【0053】

図５は、秘密計算システム１００における処理の例を示すシーケンスチャートである。

【0054】

まず、発行部１１０が、鍵情報を生成し（Ｓ５０１ａ）、情報端末２００に発行する（Ｓ５０２ａ）。また、秘密計算システム１００とは異なる情報処理システム（例えば、サーバ３００）が、異なる鍵情報を生成し（Ｓ５０１ｂ）、情報端末２００に発行する（Ｓ５０２ｂ）。情報端末２００は、発行部１１０及びサーバ３００から発行を受けた鍵情報に基づいて、データを暗号化する。（Ｓ５０３）。

【0055】

なお、情報端末２００は、複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて、処理対象データを暗号化すればよく、暗号化に用いられる鍵情報は、秘密計算システム１００又はサーバ３００で生成される鍵情報でなくてもよい。

【0056】

続いて、情報端末２００は、暗号化した処理対象データを秘密計算システム１００に提供し、取得部１２０は、処理対象データを取得して処理対象データ記憶部１３０に格納する（Ｓ５０４）。秘密計算部１４０は、処理対象データを暗号化した状態で、処理対象データに基づいて秘密計算し、秘密計算の結果を示す結果データを生成して結果データ記憶部１５０に格納する（Ｓ５０５）。そして、提供部１６０は、結果データを、情報端末２００に提供する（Ｓ５０６）。

【0057】

情報端末２００は、結果データを、暗号化に用いた鍵情報を用いて復号化し、（Ｓ５０７）復号化された結果データをサーバ３００に提供する（Ｓ５０８）。なお、情報端末２００は、サーバ３００で復号可能な暗号を施した状態で、結果データを提供してもよい。

【0058】

サーバ３００は、結果データに基づいて、学習モデルを更新して（Ｓ５０９）、更新した学習モデルを情報端末２００に提供する（Ｓ５１０）。

【0059】

次に、図６を参照して、秘密計算システム１００をコンピュータ６００により実現する場合のハードウェア構成の一例について説明する。図６は、コンピュータ６００のハードウェア構成の例を示す図である。

【0060】

図６に示すように、コンピュータ６００は、例えば、プロセッサ６０１、メモリ６０２、記憶装置６０３、入力Ｉ／Ｆ部６０４、データＩ／Ｆ部６０５、通信Ｉ／Ｆ部６０６、及び表示装置６０７を含む。

【0061】

コンピュータ６００は、例えば、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ（例えば、デスクトップ、ラップトップ、タブレット等）、メディアコンピュータプラットフォーム（例えば、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ等）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（例えば、ＰＤＡ、電子メールクライアント等）、あるいは他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットフォームであってもよい。

【0062】

プロセッサ６０１は、メモリ６０２に記憶されているプログラムを実行することによりコンピュータ６００における各種の処理を制御する制御部である。

【0063】

メモリ６０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶媒体である。メモリ６０２は、プロセッサ６０１によって実行されるプログラムのプログラムコードや、プログラムの実行時に必要となるデータを一時的に記憶する。

【0064】

記憶装置６０３は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体である。記憶装置６０３は、オペレーティングシステムや、上記各構成を実現するための各種プログラムを記憶する。

【0065】

入力Ｉ／Ｆ部６０４は、ユーザからの入力を受け付けるためのデバイスである。入力Ｉ／Ｆ部６０４は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル、各種センサ、ウェアラブル・デバイス等である。入力Ｉ／Ｆ部６０４は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のインターフェースを介してコンピュータ６００に接続されてもよい。

【0066】

データＩ／Ｆ部６０５は、コンピュータ６００の外部からデータを入力するためのデバイスである。データＩ／Ｆ部６０５は、例えば、各種記憶媒体に記憶されているデータを読み取るためのドライブ装置等である。データＩ／Ｆ部６０５は、コンピュータ６００の外部に設けられてもよい。データＩ／Ｆ部６０５がコンピュータ６００の外部に設けられる場合、データＩ／Ｆ部６０５は、例えば、ＵＳＢ等のインターフェースを介してコンピュータ６００に接続される。

【0067】

通信Ｉ／Ｆ部６０６は、コンピュータ６００の外部の装置と有線又は無線により、インターネット等のネットワークを介したデータ通信を行うためのデバイスである。通信Ｉ／Ｆ部６０６は、コンピュータ６００の外部に設けられてもよい。通信Ｉ／Ｆ部６０６がコンピュータ６００の外部に設けられる場合、通信Ｉ／Ｆ部６０６は、例えば、ＵＳＢ等のインターフェースを介してコンピュータ６００に接続される。

【0068】

表示装置６０７は、各種情報を表示するためのデバイスである。表示装置６０７は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro－Luminescence）ディスプレイ、ウェアラブル・デバイスのディスプレイ等である。表示装置６０７は、コンピュータ６００の外部に設けられてもよい。表示装置６０７がコンピュータ６００の外部に設けられる場合、表示装置６０７は、例えば、ディスプレイケーブル等を介してコンピュータ６００に接続される。また、入力Ｉ／Ｆ部６０４としてタッチパネルが採用される場合には、表示装置６０７は、入力Ｉ／Ｆ部６０４と一体化して構成されてもよい。

【0069】

以上、本発明の一実施形態について説明した。秘密計算システム１００は、複数の情報処理システムで生成される複数の異なる鍵情報を用いて暗号化されたデータを示す複数の処理対象データのそれぞれを、複数の情報端末のうち対応する情報端末から取得して、処理対象データを暗号化した状態で、処理対象データに基づいて秘密計算した結果を示す結果データを生成し、情報端末２００に提供することができる。これにより、より安全に、複数の情報端末の暗号化データを処理することが可能となる。

【0070】

秘密計算システム１００は、複数の異なる鍵情報のうち少なくとも１つの鍵情報を情報端末２００に発行することができる。これにより、秘密計算システム１００は鍵情報の発行主体及び秘密計算の実行主体を兼ねることができ、より安全に、複数の情報端末の暗号化データを処理することが可能となる。

【0071】

また、秘密計算システム１００は、所定の学習モデルにおけるパラメータを示すパラメータ情報を暗号化した処理対象データに基づいて、秘密計算により、結果データ（すなわち、新たなパラメータ情報）を生成して提供することができる。これにより、より安全に、複数の情報端末の学習結果を統合して新たな学習処理を行うことが可能となる。

【0072】

また、秘密計算システム１００は、パラメータ情報に対応するデータ数情報に基づいて行われるパラメータ情報の重み付けにより、結果データ（すなわち、新たなパラメータ情報）を生成することができる。これにより、データ数情報を考慮した上で、より安全に、複数の情報端末の学習結果を統合して新たな学習処理を行うことが可能となる。

【0073】

また、秘密計算システム１００は、所定の学習モデルが入力されるデータに基づき所定の２つ状態のいずれかを予測する学習モデルである場合に、所定の２つの状態の一方のパラメータ情報を所定の２つの状態の他方のデータ数情報に基づいて重み付けすることにより、結果データ（すなわち、新たなパラメータ情報）を生成することができる。これにより、所定の２つの状態のいずれかの発生率が低い場合であっても、より安全かつより効果的に、複数の情報端末の学習結果を統合して新たな学習処理を行うことが可能となる。

【0074】

なお、本実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。

【符号の説明】

【0075】

１００ 秘密計算システム、１１０ 発行部、１２０ 取得部、１３０ 処理対象データ記憶部、１４０ 秘密計算部、１５０ 結果データ記憶部、１６０ 提供部、２００ 情報端末、３００ サーバ、６００ コンピュータ、６０１ プロセッサ、６０２ メモリ、６０３ 記憶装置、６０４ 入力Ｉ／Ｆ部、６０５ データＩ／Ｆ部、６０６ 通信Ｉ／Ｆ部、６０７ 表示装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】