花岡グループ
IoT等により収集される膨大なデータに対して最先端人工知能技術を適用することが広く検討されているが、情報漏えいのリスクが深刻な障害となっている。本研究では、本CRESTスモールフェーズにおいて開発を行ったプライバシー保護データ解析技術をもとに、高速・高安全な汎用秘匿化依頼計算エンジンおよびプライバシー保護機械学習エンジンを完成させ、これを本研究に参加する企業に技術移転することで、事業展開を図る。
盛合グループ
プライバシー保護データ解析技術の高速化、高度化、安全性検証を進め、プライバシー保護機械学習エンジンとして実装を行い、これをベースに、不正送金の検知を安全かつ高精度に行えるプライバシー保護金融データ解析システムを開発する。このシステムを用いて複数の金融機関と連携して実証実験を行い、社会実装の際の課題を抽出して解決をはかり、複数組織を横断したデータ利活用による新しいビジネス展開を目指す。
浅井グループ
多様な秘匿化計算を幅広いユーザーが利用できるように、実環境で効率的に実行できる汎用秘匿化依頼計算フレームワークを開発します。レベル準同型暗号・マルチパーティ計算を活用し、プライバシーが保護される機械学習・テキスト検索・データベースを実現し、ウェブブラウザなど簡易な環境で利用できる多様なアプリケーションの社会実装を目指します。
小澤グループ
準同型暗号や秘密分散などの秘匿計算手法を用いて、複数組織のデータから学習や予測を安全に行える多入力依頼計算手法を開発し、識別や異常検知、可視化を行うプライバシー保護機械学習エンジンとして実装する。また、複数の金融機関がもつ顧客の口座取引データの解析に適用し、特殊詐欺に関与した不正口座の特定をクラウドサービス上で安全かつ高精度に行えるプライバシー保護解析プラットフォームを構築する。
菅原グループ
プライバシー保護データマイニング手法の事業化及び社会実装に際してのセキュリティな情報交換基盤を構築する。また、その実証実験を行い、社会実装された際のネットワークの安全性、通信の負荷について検証を行い、実社会に耐えうるネットワークを構築する。