データ活用の光と影

スマートシティにおけるセキュアマルチパーティ計算（MPC）：プライバシー保護連携の光と技術的課題・新たなリスク

はじめに

スマートシティの実現には、交通、エネルギー、公共安全、健康医療など、多様な分野から収集される膨大なデータの連携と高度な分析が不可欠です。これにより、都市機能の最適化、新しいサービスの創出、市民生活の質の向上が期待されます。しかし、これらのデータには個人情報や機密性の高い情報が数多く含まれており、その連携や分析は深刻なプライバシー侵害やセキュリティリスクを伴います。データ活用の便益を享受しつつ、市民のプライバシーとデータの安全性をいかに確保するかは、スマートシティ構築における最も重要な課題の一つと言えます。

このような背景の中で、データを共有することなく複数の当事者が共同で計算を実行可能にする「セキュアマルチパーティ計算（Secure Multi-Party Computation: MPC）」が、強力なプライバシー保護技術として注目を集めています。本記事では、スマートシティにおけるMPCの可能性（光）と、その導入・運用に伴う技術的な課題および潜在的なセキュリティ・プライバシーリスク（影）に焦点を当て、専門的な視点から深く掘り下げていきます。

セキュアマルチパーティ計算（MPC）とは

MPCは、複数のデータ保有者がそれぞれの秘密のデータを入力とし、それらの秘密を明かすことなく、あたかも全てのデータを集約して計算したかのような結果を得るための暗号技術に基づいたプロトコル群です。例えば、複数の病院がそれぞれの患者データを共有せずに、全体の統計情報（平均年齢、特定の疾患の発生率など）を算出するといったユースケースが考えられます。

MPCの基本的な概念は、参加者間で秘密情報を「分散」させたり、「暗号化」したまま計算を行ったりすることにあります。代表的な手法としては、アディティブ秘密分散に基づくプロトコル（例: GMW Protocol）、準同型暗号を利用したプロトコル、Yao's Garbled Circuitsなどがあります。これらのプロトコルは、想定される参加者の信頼モデル（全員がプロトコルに従うが他の参加者の秘密を知ろうとする「正直だが好奇心旺盛」モデル、または一部の参加者がプロトコルから逸脱する可能性のある「悪意を持つ」モデル）によって、提供されるセキュリティ保証レベルが異なります。

MPCがスマートシティにもたらす「光」

スマートシティにおけるMPCの適用は、データのプライバシーを維持したまま、これまで不可能だった高度な分析や連携を実現する大きな可能性を秘めています。

1. プライバシー保護下での高度なデータ分析

複数の異なる組織（自治体、交通事業者、電力会社、医療機関、商業施設など）が保有するデータを、それぞれの組織からデータが漏洩することなく連携・分析できます。これにより、以下のような高度な分析が可能になります。

• 交通需要予測の精度向上: 複数の交通事業者の運行データ、気象データ、イベント情報、さらには匿名化されたスマートフォンの位置情報などを、各主体がデータを持ち寄らずに共同で分析することで、より高精度な交通需要予測が可能となり、効率的な交通制御やサービス提供につながります。
• 疾病蔓延予測と対策: 複数の医療機関、薬局、さらに環境センサーのデータなどをMPCを用いて分析することで、特定の疾病の発生動向や地域的な特徴を早期に把握し、効果的な対策を講じることができます。
• エネルギー消費パターンの最適化: 複数のエネルギー供給事業者、スマートメーターデータ、建物の利用状況データなどを連携分析することで、地域全体のエネルギー消費パターンを詳細に把握し、効率的な配電計画や省エネルギー施策の立案に活用できます。

2. 新たなプライバシー配慮型サービスの創出

特定の個人を特定できないように保ちつつ、付加価値の高い新しいサービスを生み出すことができます。

• パーソナライズされた公共サービス: 複数のサービス利用履歴や市民の選好データなどを、個別の特定を避けながら分析し、市民一人ひとりに最適化された公共サービス（例: 高齢者向け支援情報の提供、子育て世帯への情報提供など）を提案できます。
• 都市計画・インフラ整備の最適化: 人流データ、建物の利用状況、環境データなどを連携分析することで、市民の実際の活動やニーズに基づいた都市計画やインフラ整備の優先順位付け、効果測定が可能になります。

MPCの実装・運用における「影」

MPCは強力な技術ですが、その実用化には技術的な課題が多く、また新たなセキュリティ・プライバシーリスクも存在します。

1. 技術的な課題

• 計算コストとパフォーマンス: MPCプロトコルは、通常の集中型計算に比べて計算量が非常に大きくなる傾向があります。特に、大規模なデータセットや複雑な計算（例: 高度な機械学習モデルの学習）においては、実用的な時間・コストで完了させることが困難な場合があります。
• 通信オーバーヘッド: MPCでは、計算の過程で参加者間で大量の情報をやり取りする必要があります。ネットワーク帯域幅の確保や通信遅延がボトルネックとなり、リアルタイム性が求められるアプリケーションへの適用が難しい場合があります。
• 実装の複雑性: 堅牢なMPCプロトコルを正しく実装するには、高度な暗号技術やプログラミングスキルが必要です。実装のバグは深刻なセキュリティ脆弱性につながり得ます。
• プロトコル設計の難しさ: 目的とする計算、参加者の数と信頼モデル、データの構造、求められるセキュリティレベルに応じて、適切なMPCプロトコルを選択・設計する必要があります。これは高度な専門知識を要する作業です。

2. セキュリティリスク

MPCは「秘密を明かさずに計算する」ことを目指しますが、プロトコルの設計や実装、運用に不備があると、意図しない情報漏洩や攻撃のリスクが生じます。

• サイドチャネル攻撃: 計算の実行時間、消費電力、通信量などの「計算そのもの以外の情報」を観測することで、参加者の秘密入力に関する情報を推測される可能性があります。特にハードウェア実装や実行環境のセキュリティが重要になります。
• 共謀攻撃: 想定された信頼モデルを超える数の参加者が共謀した場合、秘密情報が復元されてしまう可能性があります。例えば、「正直だが好奇心旺盛」モデルを前提としたプロトコルで、本来共謀しないはずの参加者が共謀すると、秘密が漏洩します。
• 不正な入力データ（データポイズニング）: 一部の参加者が意図的に不正なデータを入力した場合、計算結果が歪められ、その結果に基づく判断が誤ったものとなるリスクがあります。これはMPCに限った問題ではありませんが、データの検証が困難なMPC環境ではより深刻になり得ます。
• プロトコルの脆弱性: 未知または既知の暗号学的、あるいはプロトコル設計上の脆弱性が存在する可能性があります。
• 鍵管理・秘密分散情報の管理: MPCプロトコルで利用される暗号鍵や秘密分散された情報の安全な生成、配布、保管、破棄は極めて重要です。これらの管理の不備は、システム全体のセキュリティを損ないます。
• サービス拒否攻撃（DoS）: 通信オーバーヘッドが大きい特性を利用し、悪意のある参加者や外部攻撃者によって計算プロセスが妨害され、サービスが停止する可能性があります。

3. プライバシーリスク

MPCは強力なプライバシー保護手段ですが、完璧ではありません。

• 計算結果からの入力データ推測: 特に、計算結果が少ない場合や、攻撃者が既に持っている他の情報（例: 参加者の属性に関する背景知識）と組み合わせることで、計算結果から個々の参加者の入力データをある程度推測できてしまう可能性があります。
• プロトコル不遵守: 「悪意を持つ」モデルを考慮しないプロトコルにおいて、一部の参加者がプロトコルに定められた手順を守らない場合、他の参加者の秘密情報が漏洩するリスクがあります。

リスクに対する技術的・制度的対策

MPC導入におけるこれらのリスクを最小限に抑えるためには、多層的な対策が必要です。

技術的対策

• 堅牢なプロトコルの選択と実装: 目的と脅威モデルに合わせた、最新かつ検証済みのMPCプロトコルを選択し、専門家による厳格なコードレビューとテストを実施します。可能であれば、複数の独立した実装を比較検討します。
• ハードウェアアクセラレーションの活用: GPUやFPGAなどのハードウェアアクセラレーションを利用することで、計算コストと通信オーバーヘッドを削減し、実用性を高めます。トラステッド実行環境（TEE）との組み合わせも検討されます。
• 他のプライバシー強化技術（PETs）との組み合わせ:
  • 差分プライバシー: MPCによる計算結果にノイズを加えることで、計算結果からの個人特定を防ぎ、プライバシー保護をさらに強化します。
  • 匿名化/仮名化: MPCへの入力データ自体に対して、事前に匿名加工や仮名化処理を施すことで、プライバシーリスクを低減します。ただし、匿名加工の強度や再識別化リスクには注意が必要です（本サイトの関連過去記事参照）。
  • ゼロ知識証明: 特定のステートメントが真であることを、そのステートメント以外のいかなる情報も開示せずに証明するために使用できます。MPCのプロトコルの一部として、参加者が正しい計算を実行したことの証明などに活用されることがあります。
• 厳格なアクセス制御と鍵管理: MPCシステムへの参加者や計算結果へのアクセスは最小限に絞り、多要素認証やロールベースアクセス制御（RBAC）を適用します。MPCで利用される暗号鍵や秘密分散情報は、ハードウェアセキュリティモジュール（HSM）などを利用して安全に管理します。
• 継続的なモニタリングと監査: MPCシステムの実行状況や通信パターンを継続的に監視し、異常を検知する仕組みを構築します。定期的なセキュリティ監査やペネトレーションテストを実施し、潜在的な脆弱性を特定・対処します。

制度的対策

• 参加者間の契約と信頼モデルの明確化: MPCに参加する組織間で、役割、責任、共有される情報の種類、使用するプロトコル、想定する信頼モデル、違反時の対応などを定めた契約を締結します。
• データガバナンスフレームワークへの統合: スマートシティ全体のデータガバナンスフレームワークの中に、MPCの運用に関するルールやポリシーを明確に位置づけます。これには、データの取得、保管、利用、共有、破棄に関する規則、リスク評価プロセス、インシデント対応計画などが含まれます。
• 関連法規制との整合性確保: GDPR、CCPA、日本の個人情報保護法など、関連する国内外のデータ保護法規制の要求事項を理解し、MPCの実装・運用がこれらの法規制に準拠していることを確認します。特に、MPCによる処理が「匿名加工情報」や「仮名加工情報」に該当するかどうかの法的解釈や、同意取得の必要性について慎重に検討が必要です。GDPRにおける匿名化と仮名化の定義（Recital 26, Article 4など）や、関連する欧州データ保護会議（EDPB）のガイドラインなどを参照し、法的リスクを評価します。

関連法規制とコンプライアンス

スマートシティにおけるMPCの導入は、高度な技術的課題と並行して、複雑な法規制への対応が求められます。

GDPRや日本の個人情報保護法において、個人情報を復元できないように処理された情報は「匿名加工情報」などとして取り扱われますが、MPCによる計算結果がどの程度「復元できない」と言えるかは、プロトコルの種類、計算内容、外部情報の入手可能性などによって異なります。計算結果から間接的に個人が特定されるリスク（再識別化リスク）は常に存在するため、MPCによる処理のみをもって完全に法規制上の「匿名化」が完了したと見なすことは難しい場合があります。多くのケースでは、「仮名化」されたデータを用いた処理に近い、あるいは追加的なプライバシー保護措置が必要となる可能性が高いでしょう。

したがって、スマートシティでMPCを導入する際には、事前にリーガルチェックを行い、データ活用の目的、使用するデータ、適用するMPCプロトコル、想定される計算結果などを具体的に提示し、関連法規制（特に個人情報保護法）上の位置づけとコンプライアンス要件（例: 同意取得、利用目的の特定、安全管理措置）を確認することが不可欠です。プライバシー・バイ・デザイン（PbD）の原則に基づき、企画段階から法務担当者やプライバシー専門家と連携し、法的リスクを最小限に抑える設計を行うことが重要です。

結論と展望

スマートシティにおけるセキュアマルチパーティ計算（MPC）は、複数の組織が保有する機密性の高いデータをプライバシーを保護したまま連携・分析することを可能にし、都市機能の高度化や新しいサービス創出の強力な推進力となり得ます。これは、データ活用の「光」を最大限に引き出すための重要な技術の一つです。

しかしながら、計算コスト、通信オーバーヘッド、実装の複雑性といった技術的な課題に加え、サイドチャネル攻撃、共謀攻撃、計算結果からの推測といった潜在的なセキュリティ・プライバシーリスクも無視できません。これらの「影」の部分を克服し、MPCをスマートシティで安全かつ効果的に活用するためには、堅牢な技術的対策、厳格な運用管理、そして関連法規制への深い理解と遵守が不可欠です。

今後、MPC技術の研究開発はさらに進み、パフォーマンスや実用性が向上していくことが期待されます。スマートシティにおけるデータ活用の専門家、特にITセキュリティコンサルタントは、MPCのような最先端のプライバシー強化技術の動向を注視し、その技術的な詳細、リスク、対策、そして法規制との関連性に関する深い洞察を持つことが求められます。これにより、クライアントに対して、データ活用のメリットと潜在的なリスクをバランス良く評価し、実践的なセキュリティ・プライバシー対策を提案することが可能となるでしょう。スマートシティにおける信頼できるデータエコシステムの構築に向け、MPCは重要なピースの一つとして、その真価が問われています。