Performance Evaluation of Privacy-Preserving Life Cycle Assessment Using Secure Multi-Party Computation Protocols
セキュアなマルチパーティ計算プロトコルを用いたプライバシー保護型ライフサイクルアセスメントの性能評価 (AI 翻訳)
Perera Hansani, Atmojo Udayanto, Vyatkin Valeriy
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ライフサイクルアセスメント（LCA）におけるデータプライバシー保護のため、セキュアマルチパーティ計算（MPC）プロトコルの性能を評価する。サプライチェーン排出量データの共有を安全に行う手法を提案し、実用性を検証している。
English
This paper evaluates the performance of secure multi-party computation (MPC) protocols for privacy-preserving life cycle assessment (LCA), enabling secure sharing of supply chain emissions data. It demonstrates the feasibility of privacy-protecting Scope 3 disclosure.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本企業はSSBJ基準に基づくスコープ3開示が進む中、サプライチェーン上の排出量データ収集が課題となっている。本技術はデータ提供者の秘密を守りつつLCA計算を可能にし、開示実務の障壁低減に貢献する可能性がある。
In the global GX context
Globally, privacy-preserving LCA addresses data-sharing barriers in Scope 3 accounting, relevant to ISSB and CSRD requirements. Secure MPC enables firms to compute aggregate emissions without exposing proprietary data, supporting transparent decarbonization.
👥 読者別の含意
🔬研究者:プライバシー保護技術とLCAの融合領域の研究動向を把握できる。
🏢実務担当者:サプライヤーデータの安全な収集方法としてMPCの実用性を検討できる。
🏛政策担当者:サプライチェーン排出量データ共有のための技術的基盤として注目すべき。
📄 Abstract（原文）
Peer reviewed
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openaire https://doi.org/10.1109/iecon58223.2025.11221678first seen 2026-05-14 21:12:37
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。