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名古屋大発スタートアップAcompanyが暗号化したままの計算処理が可能なMPC秘密計算エンジンを独自開発

名古屋大学発スタートアップのAcompany（アカンパニー）は10月5日、秘密計算手法のひとつマルチパーティ計算（Multi-party Computation。MPC）による秘密計算エンジン「QuickMPC」を独自開発したと発表した。

今後同社は、QuickMPCを基にパートナー企業との実証実験、共同研究を推進する。QuickMPCは現在、位置情報やマーケティングデータといったユーザーのプライバシーを守る必要のあるデータの統合分析、リモートワーク環境での安全な機密データの解析業務支援などの領域での活用に取り組んでいるという。

名古屋大発スタートアップAcompanyが暗号化したままの計算処理が可能なMPC秘密計算エンジンを独自開発

秘密計算技術は、データを暗号化（秘匿化）した状態のまま機械学習や統計分析などの計算処理を行える技術で、データの保護と活用を両立が可能として近年注目されている。同技術を利用し組織を越えて暗号化したデータを提供し合うことで、ユーザーのプライバシーを含む、位置情報や顧客情報、医療情報などを秘匿化してプライバシーを保護したデータ分析に繋げるといった応用が可能となる。

MPCとは、複数サーバー間で通信しながら同じ計算を同時に行う仕組み。MPCによる秘密計算は、1980年代より研究されているものの、長らくコンピューティング能力とネットワーク通信速度に課題があり、実用化には至っていなかった。しかし、近年のクラウドコンピューティングをはじめ、ハード面と、効率の良いアルゴリズムおよびプロトコルの研究によるソフト面の両面からの向上により、実用化が進展しつつある。

一方、MPCエンジンの構築には高度な専門性とエンジニアリング能力が必要なため、実用的なMPCエンジンは世界的に見ても非常に少ない状況にある。研究目的で開発されてきたMPCエンジンが多く、実際のユースケースに合う実装を行っていく上で柔軟性やセキュリティ上の問題を抱えるといった課題が存在している。

このような状況からAcompanyでは汎用的なMPCエンジンを独自開発する構想を立ち上げ、今回QuickMPCを独自開発した。

QuickMPCによる3社間データ連携の概要イメージ

QuickMPCでは、比較的高速かつ汎用的に演算処理が可能な秘密分散方式のMPCプロトコルを採用しており、基本とされる加算と乗算の演算を高速に計算可能。これにより、実際のユースケースにマッチした分析手法を高速に計算できるという。

さらに、従来の研究目的のMPCエンジンでは、本番環境での運用を想定していないためシステムの可搬性と一貫性が実現できていなかったが、QuickMPCではコンテナ技術を採用し開発。優れた可搬性と一貫性を達成したことにより、MPCエンジンの構成をユーザーの要件に合わせて柔軟に設定可能とした。

MPCエンジンと外部とのやり取りに向けた独自SDKも開発しているため、ユーザーは簡単なインターフェースを操作するだけで、データの秘匿化・分析の実行・データの復号を実行可能。つまり、簡単に素早くデータ保護と活用を両立したデータ分析を実現できるとしている。

2018年6月創業のAcompanyは、「なめらかなデータ活用社会」を目指し「データを価値に進化させる」をミッションとする、名古屋大学発および名古屋工業大学発の認定スタートアップ企業。秘匿計算（秘密計算）技術およびブロックチェーン技術を中心にデータセキュリティの研究開発を行っている。

カテゴリー: セキュリティ

タグ: Acompany、QuickMPC、MPC、秘密計算、暗号化、日本

EAGLYSが東芝と協業検討、リアルタイムビッグデータ分析にセキュリティ・秘密計算を適用へ

秘密計算技術のEAGLYS（イーグリス）は7月13日、東芝が新規事業創出を目指し開催した「Toshiba OPEN INNOVATION PROGRAM 2020」において、協業検討企業として選抜されたと発表した。

EAGLYSは、秘密計算技術で常時暗号化したデータ操作が可能なデータベース向けプロキシソフトウェア「DataArmor Gate DB」と、東芝のIoT・ビッグデータに適したデータベース「GridDB」との製品連携の実証を重ね、ビッグデータのリアルタイム分析における高セキュリティ・秘密計算機能の実現と価値創出に向け協業検討を進めるという。

Toshiba OPEN INNOVATION PROGRAM 2020は、東芝グループが持つローカル5G、IoT、ビッグデータ、画像認識などの技術を活用し、共に新規事業の創出や協業検討を行うプログラム。EAGLYSは、プログラム採択企業として2020年9月25日の成果発表会までに実証実験を重ねて検討をブラッシュアップ、より本格的なビジネスソリューションとしての事業化を目指す。

秘密計算技術とは、データを暗号化したまま復号することなく任意のデータ処理ができる暗号技術の総称。ゼロトラスト時代のデータセキュリティには、ネットワークなどの境界に依存したセキュリティ対策ではなく、「データそのもの」を守るアプローチが求められ、それを実現する基盤技術として期待されている。

秘密計算 EAGLYS 暗号化ビッグデータ準同型暗号

EAGLYSの秘密計算技術は、格子暗号をベースとする準同型暗号を採用。暗号処理に伴う計算量の増加が準同型暗号実用化の課題となっていたが、IEEEをはじめ各種国際学会に採択された同社秘密計算エンジン「CapsuleFlow」（カプセルフロー）関連の研究成果によって、大幅な高速化と省メモリー化を達成。業界に先駆けて準同型暗号の実用化に成功した。

DataArmor Gate DBは、EAGLYSが開発・提供するセキュアコンピューティング・プラットフォーム「DataArmor」シリーズのデータベース向けの高機能暗号プロキシーソフトウェア。このソフトウェアでは、データを暗号化したまま透過的に検索・集計クエリなどのデータベース操作が可能。データベース側に鍵をもたない設計により、通信中・保管中・処理中（検索・集計などのクエリ）を常時暗号化し、セキュリティレベルの向上と高パフォーマンスを両立している。

また、プロキシー型で提供しているため、データベースの種別に依存しない連携が行える。同製品にはデータを暗号化したまま計算可能な秘密計算機能も搭載しており、IoTなどセンシングデータの計算処理などのユースケースにも適用可能。

暗号化したままデータ解析可能な「秘密計算」の実用化めざすEAGLYS

データを暗号化したまま解析する「秘密計算」技術を研究開発するEAGLYSは1月28日、SBIインベストメントとユーザーローカルから資金調達を実施したと発表した。調達金額は非公開だが、1億円前後の金額だと見られる。

EAGLYSのメンバー。前段左から2番目が代表取締役の今林広樹氏

クラウドコンピューティング時代が到来により、さまざまなデータがインターネット上に保存されるようになった。しかし、クラウドの活用には大きなメリットがある一方、データが常にインターネットに触れるということはすなわち、データ漏洩などセキュリティ上のリスクが生まれることも意味する。

そのリスクを防ぐため、企業の機密情報などのデータは暗号化されてクラウドに保存される。だが、暗号化によってごちゃまぜにされたデータをそのまま計算に利用することはできない。データを使って何らかの計算や分析を行う際には、暗号化を解除する「復号」という作業が必要だ。

そのため、機密性が高いデータを扱う際には、暗号化されたデータをいったんローカル環境に移動させて、復号してから計算を行う必要がある。しかし、それではクラウドサーバーが単なる「データの置き場」としてしか機能せず、クラウドサーバーがもつ計算リソースも無駄になってしまう。

そんな課題の解決策として近年注目を集めるのが「秘密計算」という技術だ。これは、暗号化したまま計算できる暗号方式の「準同型暗号」などを活用することで、データを復号することなく解析できるというもの。この方法でデータ分析を行えば、データの通信中だけでなく、解析中も復号する必要がないため、インターネットにつながっていてもデータの中身を盗み見される心配がなくなる。

それと、この秘密計算技術は僕たちのようにスタートアップ業界に関わる人たちにとってはちょっと心躍る技術でもある。解析の際にデータの中身を見せる必要がなければ、たとえ相手が競合他社であっても、同様のデータをもつ複数の企業がデータを持ち寄ってビッグデータ解析を行うなどの活用方法が生まれる。機械学習の分野では、インプットするデータの量に精度が大きく左右される。秘密計算が普及すれば、データの絶対量が少ないスタートアップでも、複数社が手を取り合うことでビッグプレイヤーに戦いを挑む、という新たなデータ分析のあり方も考えられるのだ。

日本ではこれまでにNTTや富士通などが秘密計算技術を発表しており、この技術がクラウド時代の新たなデータ活用方法として注目を集めていることが分かる。そして、このように多くの強豪がひしめき合う領域において、スタートアップとして秘密計算技術を研究するのがEAGLYSだ。同社の設立は2016年12月。米国スタートアップでデータサイエンティストとして勤務したあと、大学院で秘密計算を学んだ今林広樹氏が創業した。

注目されつつある秘密計算だが、一方で計算量が膨大になり計算結果が出るまでに時間がかかりすぎるなどのデメリットもある。実用化や本格的な普及までにはまだ超えなければならない課題があるのだ。そのため、EAGLYSもこれまで秘密計算技術をコアにした事業というよりはデータ分析など他のAI関連事業によって収益化を行ってきたというが、今回の調達を期に、データ処理の高速化に向けた研究開発にも注力していくという。

EAGLYSはプレスリリースのなかで、「EAGLYSの技術を活用することで、部門や企業、業界を越えたデータ統合と活用、クラウドでのセキュアなデータ蓄積やサービス運用ができるようになる。また、複雑なセキュリティシステム構築や監視にかかるコストや人手の削減、セキュリティポリシー運用の単純化が見込まれる。今後様々な業界・企業と連携をとり、実用的な秘密計算技術への発展を目指していく」とコメント。第一回目の資金調達を実施したEAGLYSは、秘密計算技術の実用化と普及に向けて一歩を踏み出した。