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A Privacy-Preserving Approach for Joint Carbon Reduction and Emission Allowance Trading Based on Secure Multi-Party Computation

秘密計算に基づく共同炭素削減と排出権取引のプライバシー保護アプローチ (AI 翻訳)

Yun Liu, Fangxuan Pei, Ziyu Chen, Jizhong Zhu, Xin Shen

IEEE transactions on industry applications📚 査読済 / ジャーナル2026-05-01#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.1109/tia.2025.3634044
原典: https://doi.org/10.1109/tia.2025.3634044

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、中国の排出権取引市場（CEA, CCER）におけるデータセキュリティと柔軟性の課題を解決するため、秘密計算（SMPC）を用いたプライバシー保護型の共同炭素削減・排出権取引手法（JCREAT）を提案する。主双対勾配法とSMPCを組み合わせ、社会的余剰を最大化しつつ参加者のプライバシーを保護する。シミュレーションで、最適性とプライバシー保護の両立を実証。

English

This paper proposes a privacy-preserving joint carbon reduction and emission allowance trading (JCREAT) scheme that integrates secure multi-party computation (SMPC) with primal-dual gradient algorithm to address data security and inflexible offset mechanisms in Chinese carbon markets (CEA, CCER). The method clears trades optimally while protecting participant privacy, validated by simulations.

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

本論文は中国の炭素市場に焦点を当てるが、日本の排出権取引制度（J-Credit等）やSSBJ開示においても取引データの機密性は重要。プライバシー保護技術の応用は、日本のカーボン・クレジット市場における参加者拡大やデータ連携の信頼性向上に示唆を与える。

In the global GX context

This paper addresses key challenges in carbon markets—privacy and efficiency—by proposing a cryptographic approach. It is relevant to global carbon pricing mechanisms, especially as voluntary and compliance markets seek secure digital infrastructure. The integration of SMPC could inform TCFD/ISSB-aligned disclosure systems that require secure data sharing.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This paper presents a novel combination of SMPC with carbon market clearing, offering a methodological contribution for privacy-preserving market design.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can learn about secure technologies for carbon credit trading that protect sensitive emission data.

🏛政策担当者:Regulators designing digital carbon market platforms should consider SMPC-based approaches to enhance trust and participation while maintaining data privacy.

📄 抄録（日本語訳）

ネットゼロ目標を達成するため、中国政府は中国排出枠（CEA）や中国認証排出削減量（CCER）を含む様々な種類の炭素市場を設立してきた。しかし、現在の炭素市場は、CCERの柔軟性に欠けるオフセットメカニズムや取引データのセキュリティ上の脆弱性といった課題に直面しており、これらが総じて効率的な資源配分を妨げている。これらの問題に対処するため、本論文は共同炭素削減・排出枠取引（JCREAT）のためのプライバシー保護アプローチを提案する。本スキームは、秘密分散を用いた安全なマルチパーティ計算（SMPC）プロトコルと主双対勾配アルゴリズムを統合する。具体的には、まずCCERオフセット上限を考慮した共同取引モデルを構築し、社会的厚生を最大化する。次に、炭素市場のデータセキュリティ問題に対処するため、SMPCを利用したプライバシー保護決済手法を提案する。本手法は、主双対勾配アルゴリズムを用いて共同取引モデルを解き、SMPCプロトコルを適用して平文計算を暗号文計算に変換することで、取引のセキュリティを強化する。シミュレーション結果は、提案スキームが市場決済結果の最適性を達成するだけでなく、参加者のプライバシーを効果的に保護し、プライバシー保護計算と炭素市場メカニズムの統合の実現可能性を検証することを示している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

To achieve the net zero objective, the Chinese government has established various types of carbon markets including China Emission Allowance (CEA) and Chinese Certified Emission Reduction (CCER). However, current carbon market face challenges such as inflexible offset mechanism for CCER and transaction data security weaknesses which collectively hinder efficient resource allocation. To address these issues, this paper proposes a privacy-preserving approach for Joint Carbon Reduction and Emission Allowance Trading (JCREAT). The scheme integrates the secure multi-party computation (SMPC) protocol using secret sharing with the primal-dual gradient algorithm. Specifically, a joint trading model considering CCER offset cap is first developed to maximize social welfare. Subsequently, a privacy-preserving clearing method utilizing SMPC is proposed to address carbon market data security issue. The method employs the primal-dual gradient algorithm to solve the joint trading model and applies the SMPC protocol to transform plaintext computations into ciphertext computations, thereby enhancing trading security. Simulation results show that the proposed scheme not only achieves the optimality of market clearing outcomes, but also effectively protects the privacy of participants, thereby validating the feasibility of integrating privacy-preserving computation with carbon market mechanism.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。