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NEC 秘密計算

セキュアなデータ利活用を実現する秘密計算

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秘密計算は、セキュアな計算環境によってデータを暗号化したまま計算処理ができる技術です。NEC 秘密計算ソリューションは、購買履歴や人流データなどをもとにした企業のマーケティング活動に活用できるほか、金融、医療・ヘルスケア、製造業、官公庁といった、膨大なパーソナルデータや営業秘密情報を扱い、組織外へのデータの流通が容易ではない分野においても、柔軟に活用できます。

データの保護と利活用を実現

近年、様々な分野でDXが急速に進んでおり、パーソナルデータや企業秘密といった企業が持つ機密情報を活用し、新たな洞察を得ようとする動きが高まっています。一方、他社へのデータ提供時など、機密情報の利活用には安全面で課題があり、情報漏洩や不正利用などへの懸念がありました。秘密計算によって、機密性の高い金融や医療、プラントにおける稼働データの分析、マーケティング事業者や、情報の管理・データ提供を行う「情報銀行」での活用、同業種・他業種の協業などによる組織横断型データ分析が可能になります。NECは、大規模かつミッションクリティカルなシステム構築の豊富な経験と実績に基づき、システム全体でのデータの安全性を考慮したご提案をいたします。秘密計算を用いたシステムの構想フェーズから実運用まで、お客様の環境に合わせた総合的な支援が可能です。

データを暗号化して、計算できる「秘密計算」とは

従来の計算では処理の過程で、暗号化されたデータを一時的に復号する(暗号化されたデータを元の平文に戻す)必要があり、データの漏洩リスクが存在していました。秘密計算は、セキュアな計算環境で生データを直接見ることなく、暗号化したままで計算結果だけを得ることが可能です。

NECの秘密計算の特長

NECの秘密計算は、以下の3つの特長を備えています。

1.複数の秘密計算方式に対応

秘密計算には、いくつかの方式がありますが、NECでは、秘密分散方式(MPC方式*1)ハードウェア方式(TEE方式*2)をご提供しています。お客様が実施されたいアプリケーションに求められる安全性や処理速度に応じて、最適な方式をご提案します。

  • ※1
    MPC:Multi-Party Computation
  • ※2
    TEE:Trusted Execution Environment

2.秘密計算アプリケーションの開発容易性

一般的に、秘密計算アプリケーションを開発するためには、高度な専門性が求められますが、NECは独自の開発環境を用意し、開発期間の短縮を実現します。

3.コンサルティングとトータルインテグレーション力

機密性の高いデータを扱うためには、高い安全性を有し、データ提供者に信頼されるシステムを構築する必要があります。そのためには、単に秘密計算を導入するだけでなく、システム全体で安全性を確保することが重要になります。NECはサイバーセキュリティ対策を設計段階から実現するコンサルティング力と大規模かつミッションクリティカルなシステムを実現するトータルインテグレーション力を有しており、これらの知見を活かしたシステムをご提案します。

複数の秘密計算方式

NECでは、秘密分散方式(MPC方式)とハードウェア方式(TEE方式)をご提供しています。金融や医療・ヘルスケア領域などにおいて、複数の企業がデータを持ち寄り、より安全性の高い分析を行いたいシーンでは秘密分散方式(MPC方式)を、パブリッククラウド上での既存の分析アプリケーションや学習モデルの利用など、分析者が様々な分析手法を試行錯誤したいシーンではハードウェア方式(TEE方式)を使用するなど、お客様が活用されたいアプリケーションに求められる安全性や処理速度に応じて、最適な方式をご提案いたします。

秘密分散方式(MPC方式)

秘密分散方式(MPC方式)の秘密計算では、データを乱数で符号化し、3つのサーバーに分散します。この3つのサーバー同士を協調させて、データを秘匿したまま任意の計算を実行します。仮に、1つのサーバーをハッキングしてもランダムな分散データしか得ることができないため、元のデータを入手することができません。

一般的に処理が遅いとされる秘密分散方式ですが、NECは独自技術により、一部の処理において実用レベルまで処理速度を高速化しました。また、本方式における秘密計算アプリケーションの開発は、一般的なシステムエンジニアでもプログラミングが難しいとされていましたが、NEC独自の開発支援ツールにより、容易な開発が可能となっています。さらに、秘密計算アプリケーション用のライブラリの拡充を進めており、開発期間の短縮が可能となります。

ハードウェア方式(TEE方式)

ハードウェア方式(TEE方式)の秘密計算では、ハードウェアのセキュリティ技術(インテル® SGX )を使用し、サーバー上のセキュアなメモリ空間を利用して計算を行います。

一般には非常に難解なSGXプログラミングを、 NECは、Intel社、Fortanix社と連携し、統計解析や機械学習など幅広い分野で使用される「Python」を用いて、容易に記述することを可能にしました。これにより、Pythonで開発された既存アプリケーションの流用が可能です。

ユースケース

秘密計算の概要についてご紹介しましたが、実際にどのようなシーンで活用されるのか、想定されるユースケースをご紹介します。

  • ご紹介のユースケースは想定のため、実現性や効果を保証するものではありません。
  • 個人情報保護法に基づき、データの収集・利用(第三者提供を含む)に際してデータ提供者本人の事前同意が必ず必要となります。

他社データを活用したインサイトの獲得   

デジタルマーケティング

グループ企業間において、各企業が保有するユーザーデータを他企業に出せないという課題があります。秘密計算によって、グループ企業のユーザーデータを統合分析し、顧客セグメントの精緻な分析を行うことにより、ユーザー属性に応じた新たなマーケティング施策の立案が可能となります。

データ分析サービスの提供

産業機器のメンテナンス(予兆検知)

産業機器の稼働データは機微な情報のため、メーカー側に提供してもらえないという課題があります。秘密計算によって、顧客の機微な稼働データを直接見ることなく、故障の予兆を検知することで予兆保全サービスの提供が可能となります。

個人与信サービス

金融機関の事前審査において、与信のための機微な個人情報を提供してもらえないという課題があります。秘密計算によって、金融機関が機微な個人情報を直接見ることなく審査することが可能となり、申し込み時のハードルを下げることで、新たな顧客の獲得が期待できます。また高精度な与信によって、個人に最適化された融資条件を提示できます。

コンソーシアム(組織間連携)によるデータ分析

サプライチェーンの最適化

サプライチェーンを構成する企業間において、営業秘密にあたる計画データを外部に出せないという課題があります。秘密計算によって、サプライチェーン上の各プロセスで発生するデータを暗号化して計算することで、別々の企業であってもデータを開示することなく、それぞれの企業にとって最適な計画を算出することができます。

商店街での施策の費用対効果可視化

商店街でのイベント実施の際に商店街組合は費用対効果を計算する必要がありますが、各商店の個別の売上情報は出せないという課題があります。秘密計算によって、各店舗の売り上げを合計することで、精緻な費用対効果の算出が可能となります。

秘密計算の活用をご検討の方へ

NECの秘密計算にご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください。本ソリューションは、購買履歴や人流データなどをもとにした企業のマーケティング活動に活用できるほか、金融、医療・ヘルスケア、製造業、官公庁といった、膨大なパーソナルデータや営業秘密情報を扱い、組織外へのデータの流通が容易ではない分野においても、柔軟に活用できます。お客様業務における有効性をご確認いただくためのお試し環境もご提供しております。

関連情報

  • Intel、インテル® SGXは、アメリカ合衆国およびその他の国におけるインテルコーポレーションまたはその子会社の商標または登録商標です。
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