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調和系 修士2年
松本 崇志
参加者の匿名性を考慮した
CPUリソースオークションに関する研究
背景
参加者の個人情報
-入札履歴
参加者間の匿名性
-ライバル企業
問題点
Sun Microsystems & Archipelago Holdings , Grid Computing, etc
企業間でのCPUリソースの売買
売買価格の問題 ⇒ ダブルオークション
1C 2C
3C 4C
参加者 iC
オークショナー
・マッチング後
入札者の特定
・入札の秘匿性
・入札値の公開
・設備コストの削減 ・売買での利益 etc
不正防止(オークショナー、参加者)
目的
参加者の匿名性を考慮したCPUリソース
オークションシステムの提案、及び構築
参加者
・売り、買い
・取り消し
匿名入札
オークショナー
入札のマッチング
: 入札の種類
: 入札値
: リソースの規模
・
・
・
・
: 参加者識別情報
iblock
itype
iprice
iID
入札に用いる情報
匿名送信法
オークショナー
?
1C 2C 3C 4C
参加者
iC
マッチング後 匿名入札
・入札方法
・入札情報の送信法
取引方法
、 、 は
全ての参加者に公開
ipriceitype iblock
売り・買い入札法
オークショナーへ入札情報を送信
マッチング後も入札者を特定できない
匿名送信法
オークショナー
?
1C 2C 3C 4C
参加者
iC
1block
1type
1price
1ID
入札時間
1ID
timeone-
1IDハッシュ値
・公開
・マッチング
1type
1price
1block
timeone-
1ID
itype
iprice
iblock
timeone-
iID
…
入札者
は入札者を特定
匿名性を考慮した情報を用いる
iID
匿名入札
売り・買い入札法
他の参加者に入札者情報を送信
オークショナー
1C 2C 3C 4C
参加者
iC
iID
SSS
iID
SSS
iID
SSS…
timeone-
iID
timeone-
iID
hash
iID
SSStimeone-
iID
hash
? ? ?
秘密分散法(SSS)



1
)(mod
k
j
j
iji pxrSw
…
k 個以上
1w 2w nw3w
個未満k
S S
S
SSS
素数乱数乱数秘密情報 :.:.:.: pxrS ij
・分散符号化
・復号化
  

jlkl jl
l
k
j
j
xx
x
wS
,11
S
nw
:秘密情報
:分散情報
ハッシュ値
iID
SSS
RSA RSA RSA
iID
個以上k
1type
1price
1block
timeone-
1ID
・公開
・マッチング
itype
iprice
iblock
timeone-
iID
…
iID
SSStimeone-
iID
hash
iID
SSStimeone-
iID
hash
iID
SSStimeone-
iID
hash
iID
SSStimeone-
iID
hash人以上の参加者が共謀しない
限り不正に を復元できない
k
iID
入札者
匿名送信法
売り・買い入札法
マッチング後の入札者の特定法
オークショナー
1C 2C 3C 4C
参加者
iC
マッチング成立
iID
SSStimeone-
iID
hash
iID
SSStimeone-
iID
hash
iID
SSStimeone-
iID
hash
iID
SSStimeone-
iID
hash
入札者
1type
1price
1block
timeone-
1ID
・公開
・マッチング
itype
iprice
iblock
timeone-
iID
…
ハッシュ値
itype
iprice
iblock
timeone-
1ID
回収に気付
く iID
SSS
timeone-
iID
hash
不正に入札者を
特定できない
回収後
iID
SSS
iID
SSS
iID
SSS
iID
SSS
iID
入札者を特定
SSS
匿名送信法
オークショナー
1C
2C 3C
4C
参加者
iC
0num
0num
randomnumnum 
を送信データに添付
)(mod Nnum
中継者間での覗き見
RSA公開鍵で暗号化
直接送信
送信元から入札者がわかる
送信元から入札者
の特定が困難
参加者間でランダムに複数回送信
入札者に達するのに時間が
かかる可能性がある
0num
タイムリミットを加える
取引方法
匿名性を考慮した取引法
オークショナー
1C
2C 3C
4C
参加者
iC
買い手 売り手
処理
結果
中継
処理・結果をオークショナーが中継
取引相手がライバル企業
-トラブルの危険
処理内容が推測される可能性
-企業秘密の漏洩
実験
参加者
・タスクのスケジュールをランダムに与える
タスク : フィボナッチ数列の1~n項までの和の計算
- 8台のマシン (Windows machine:2, Linux machine:6)
実システムの中で動作するかの検証
・J2SDK 1.4.2_06 ・Cryptographic provider – JCSI 2.3
オークショナー
- 1台のマシン (Windows machine:1)
提案手法を実装したダブルオークションシステムを構築
構成
・タスクの開始時間と規模(nの数)はあらかじめわかっている
設定
アイドル状態が、
・60分以上続く場合
で入札
・30~59分続く場合
で入札
・20~29分続く場合
で入札3price
2price
1price
買い入札
タスクの残り時間が、
・30分未満の場合
で入札
・30~59分の場合
で入札
・60分以上の場合
で入札
1price
2price
3price
最安値の売り入札と、最高値の買い入札を優先して5秒おきにマッチングを行う
入札はひとつしか出せない
売り入札
一度にひとつの参加者にしか売れない
一度に複数の参加者から買うことができる
アイドル状態の場合 自分のタスクを行ってる場合
入札規則
結果
:自分のタスク :他の参加者のタスク
各参加者のタスクスケジュール 売買を行った場合
タスクの終了時間が大幅に削減
Ses44->47
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
分
Ses45->47
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
分
Ses46->47
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
分
Ses49->47
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
分
Ses50->47
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
分
Ses121->47
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
分
Ses122->47
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
分
Ses47
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
分
タスクの分散例
0
1 6 1 1 2 1 1 8 1 2 4 1 3 0 1 3 6 1 4 2 1 4 8 1 5 4 1 6 0 1 6 6 1
0
1 6 1 1 2 1 1 8 1 2 4 1 3 0 1 3 6 1 4 2 1 4 8 1 5 4 1 6 0 1 6 6 1
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
0
1 6 1 1 2 1 1 8 1 2 4 1 3 0 1 3 6 1 4 2 1 4 8 1 5 4 1 6 0 1 6 6 1
0
1 6 1 1 2 1 1 8 1 2 4 1 3 0 1 3 6 1 4 2 1 4 8 1 5 4 1 6 0 1 6 6 1
0
1 6 1 1 2 1 1 8 1 2 4 1 3 0 1 3 6 1 4 2 1 4 8 1 5 4 1 6 0 1 6 6 1
0
1 6 1 1 2 1 1 8 1 2 4 1 3 0 1 3 6 1 4 2 1 4 8 1 5 4 1 6 0 1 6 6 1
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
0
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0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
0
1 6 1 1 2 1 1 8 1 2 4 1 3 0 1 3 6 1 4 2 1 4 8 1 5 4 1 6 0 1 6 6 1
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
0
1 61 121 181 241 301 361 421 481 541 601 661
1C
2C
3C
4C
5C
6C
7C
8C
1C
2C
3C
4C
5C
6C
7C
8C
8C
2C
3C
4C
5C
6C
7C
1C
無駄なくCPUリソースを使用
単独で行った場合
の総処理時間 (分 )
自分のタスクの
総実行時間 (分)
他の参加者のタスク
総実行時間 (分)
タスクの
総合実行時 (分)
買い総額 売り総額 差し引き額
180 50 227 257 126 278 152
210 56 275 331 236 302 66
240 99 203 302 117 213 96
240 102 194 296 174 199 25
300 69 239 308 219 251 32
360 93 211 304 250 250 0
540 98 199 297 425 227 -198
540 134 174 308 370 197 -173
1C
2C
3C
4C
5C
6C
7C
8C
結果
タスクが少ない参加者 ー 全体の処理時間が約1.5倍
タスクが多い参加者 ー 全体の処理時間を大幅に削減
タスク量が平均程度 ー 同程度の処理時間
まとめ
参加者の匿名性を考慮したオークションシステムの提案
提案手法の試作システムを構築
過半数の参加者とオークショーナーが共謀しないかぎり、
不正に入札者を特定することができない
現在出ている入札の入札値・リソースの規模は全ての
参加者に公開できる
参加者には取引相手がわからないまま、取引が行われる
CPUリソースの売買を行うことで、無駄なく使用できる

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