【手続補正書】
【提出日】平成28年11月21日(2016.11.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに関するユーザデータを処理するための方法であって、
プライベートデータおよびパブリックデータを含む前記ユーザデータにアクセスするステップであって、前記プライベートデータは、第１のカテゴリのデータに対応し、前記パブリックデータは、第２のカテゴリのデータに対応する、前記ステップと、
前記第１のカテゴリのデータの共分散行列を決定するステップと、
前記共分散行列に応じてガウスノイズを生成するステップと、
前記生成されたガウスノイズを前記ユーザの前記パブリックデータに加えることによって、前記パブリックデータを修正するステップと、
前記修正されたデータを、サービスプロバイダとデータ収集エージェンシとの少なくとも一方へ公開するステップと、
を含む、前記方法。
【請求項２】
前記パブリックデータは、公然と公開され得ることを前記ユーザが示したデータを含み、前記プライベートデータは、公然と公開されるべきでないことを前記ユーザが示したデータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ガウスノイズを生成する前記ステップは、
前記共分散行列の固有値及び固有ベクトルを決定するステップと、
前記決定された固有値及び固有ベクトルに応じて他の固有値及び固有ベクトルをそれぞれ決定するステップであって、前記ガウスノイズは、前記他の固有値及び固有ベクトルに応じて生成される、前記ステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記決定された他の固有ベクトルは、前記共分散行列の前記決定された固有ベクトルと実質的に同一である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
ガウスノイズを生成する前記ステップは、歪み制約にさらに応じる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ガウスノイズを生成する前記ステップは、前記第２のカテゴリのデータの情報とは独立して生成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記公開されたデータに基づいてサービスを受信するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ユーザに関するユーザデータを処理するための方法であって、
プライベートデータおよびパブリックデータを含む前記ユーザデータにアクセスするステップと、
効用に対する制約Ｄにアクセスするステップであって、前記効用は、前記ユーザの前記パブリックデータおよび公開されるデータに応じる、ステップと、
前記効用に対する制約に応じてランダムノイズＺを生成するステップであって、前記ランダムノイズは、前記効用に対する制約下の最大エントロピー確率分布に従う、前記ステップと、
前記生成されたランダムノイズを前記ユーザの前記パブリックデータに加えて、前記ユーザに関する前記公開されるデータを生成するステップと、
前記公開されるデータを、サービスプロバイダとデータ収集エージェンシとの少なくとも一方へ公開するステップと、
を含む、前記方法。
【請求項９】
前記ランダムノイズは、分布
【数１】
2016531513.tif 000001
に従い、Ａ及びＢは、
【数２】
2016531513.tif 000002
となるように選択され、ｐは整数である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
【数３】
2016531513.tif 000003
である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ユーザに関するユーザデータを処理するための装置であって、
プライベートデータおよびパブリックデータを含む前記ユーザデータの第１のカテゴリのデータの共分散行列を決定するように構成された統計収集モジュールであって、前記プライベートデータは、前記第１のカテゴリのデータに対応し、前記パブリックデータは、第２のカテゴリのデータに対応する、前記統計収集モジュールと、
前記共分散行列に応じてガウスノイズを生成するように構成された付加ノイズ生成器と、
プライバシー保護モジュールであって、
前記生成されたガウスノイズを前記ユーザの前記パブリックデータに加えることによって、前記パブリックデータを修正し、
前記修正されたデータを、サービスプロバイダとデータ収集エージェンシとの少なくとも一方へ公開する、
ように構成された、前記プライバシー保護モジュールと、
を含む、前記装置。
【請求項１２】
前記パブリックデータは、公然と公開され得ることを前記ユーザが示したデータを含み、前記プライベートデータは、公然と公開されるべきでないことを前記ユーザが示したデータを含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記付加ノイズ生成器は、
前記共分散行列の固有値及び固有ベクトルを決定し、
前記決定された固有値及び固有ベクトルに応じて他の固有値及び固有ベクトルをそれぞれ決定する、
ように構成され、前記ガウスノイズは、前記他の固有値及び固有ベクトルに応じて生成される、請求項１１に記載の装置。
【請求項１４】
前記決定された他の固有ベクトルは、前記共分散行列の前記決定された固有ベクトルと実質的に同一である、請求項１１に記載の装置。
【請求項１５】
前記付加ノイズ生成器は、歪み制約に応じるように構成されている、請求項１１に記載の装置。
【請求項１６】
前記付加ノイズ生成器は、前記ガウスノイズを前記第２のカテゴリのデータの情報とは独立して生成する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１７】
前記公開されたデータに基づいてサービスを受信するように構成されたプロセッサをさらに含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１８】
ユーザに関するユーザデータを処理するための装置であって、
効用に対する制約Ｄにアクセスするように構成された統計収集モジュールであって、前記効用は、前記ユーザのパブリックデータおよび公開されるデータに応じる、前記統計収集モジュールと、
前記効用に対する制約に応じてランダムノイズＺを生成するように構成された付加ノイズ生成器であって、前記ランダムノイズは、前記効用に対する制約下の最大エントロピー確率分布に従う、前記付加ノイズ生成器と、
プライバシー保護モジュールであって、
プライベートデータおよび前記パブリックデータを含む前記ユーザデータにアクセスし、
前記生成されたランダムノイズを前記ユーザの前記パブリックデータに加えて、前記ユーザに関する前記公開されるデータを生成し、
前記公開されるデータを、サービスプロバイダとデータ収集エージェンシとの少なくとも一方へ公開する、
ように構成された、前記プライバシー保護モジュールと、
を含む、前記装置。
【請求項１９】
前記ランダムノイズは、分布
【数４】
2016531513.tif 000004
に従い、Ａ及びＢは、
【数５】
2016531513.tif 000005
となるように選択され、ｐは整数である、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
【数６】
2016531513.tif 000006
である、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
請求項１から１０のいずれかに記載の方法による、ユーザに関するユーザデータを処理するための命令を格納したコンピュータ可読記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５３】
プライバシーエージェントのすべてのモジュールは、１つのデバイスに配置されてもよく、または異なるデバイスにわたって分散されてもよく、たとえば、統計収集モジュール３２０は、統計値をモジュール３３０に単に公開するデータアグリゲータに配置されてもよく、付加ノイズ生成器３３０は、「プライバシーサービスプロバイダ」に、またはユーザ側においてモジュール３２０に接続されたユーザデバイス上に配置されてもよく、プライバシー保護モジュール３４０は、ユーザ間の媒介として働くプライバシーサービスプロバイダ、およびユーザがデータを公開したい先のサービスプロバイダ、またはユーザ側においてユーザデバイス上に配置されてもよい。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６１】
当業者には明らかなように、実装形態は、たとえば、記憶または送信され得る情報を搬送するようにフォーマットされた様々な信号を生成し得る。情報は、たとえば、方法を実施するための命令、または説明された実装形態の１つによって生成されたデータを含み得る。たとえば、信号は、説明された実施形態のビットストリームを搬送するようにフォーマット化されてよい。そのような信号は、たとえば、電磁波として（たとえば、スペクトルの無線周波数部分を使用する）、またはベースバンド信号としてフォーマットされてよい。フォーマッティングは、たとえば、データストリームを符号化し、符号化されたデータストリームを用いて搬送波を変調することを含むことができる。信号が搬送する情報は、たとえば、アナログまたはディジタル情報であってよい。信号は、知られている様々な異なる有線またはワイヤレスリンクを介して送信されてよい。信号は、プロセッサ可読媒体に記憶されてよい。
＜付記１＞
ユーザに関するユーザデータを処理するための方法であって、
プライベートデータおよびパブリックデータを含む前記ユーザデータにアクセスするステップであって、前記プライベートデータは、第１のカテゴリのデータに対応し、前記パブリックデータは、第２のカテゴリのデータに対応する、前記ステップと、
前記第１のカテゴリのデータの共分散行列を決定するステップ（１２０）と、
前記共分散行列に応じてガウスノイズを生成するステップ（１３０）と、
前記生成されたガウスノイズを前記ユーザの前記パブリックデータに加えることによって、前記パブリックデータを修正するステップ（１４０）と、
前記修正されたデータを、サービスプロバイダとデータ収集エージェンシとの少なくとも一方へ公開するステップ（１５０）と、
を含む、前記方法。
＜付記２＞
前記パブリックデータは、公然と公開され得ることを前記ユーザが示したデータを含み、前記プライベートデータは、公然と公開されるべきでないことを前記ユーザが示したデータを含む、付記１に記載の方法。
＜付記１＞
ガウスノイズを生成する前記ステップは、
前記共分散行列の固有値及び固有ベクトルを決定するステップと、
前記決定された固有値及び固有ベクトルに応じて他の固有値及び固有ベクトルをそれぞれ決定するステップであって、前記ガウスノイズは、前記他の固有値及び固有ベクトルに応じて生成される、前記ステップと、
を含む、付記１に記載の方法。
＜付記３＞
前記決定された他の固有ベクトルは、前記共分散行列の前記決定された固有ベクトルと実質的に同一である、付記１に記載の方法。
＜付記４＞
ガウスノイズを生成する前記ステップは、歪み制約にさらに応じる、付記１に記載の方法。
＜付記５＞
ガウスノイズを生成する前記ステップは、前記第２のカテゴリのデータの情報とは独立して生成するステップを含む、付記１に記載の方法。
＜付記６＞
前記公開されたデータに基づいてサービスを受信するステップをさらに含む、付記１に記載の方法。
＜付記７＞
ユーザに関するユーザデータを処理するための方法であって、
プライベートデータおよびパブリックデータを含む前記ユーザデータにアクセスするステップと、
効用に対する制約Ｄにアクセスするステップ（２２０）であって、前記効用は、前記ユーザの前記パブリックデータおよび公開されるデータに応じる、ステップと、
前記効用に対する制約に応じてランダムノイズＺを生成するステップ（２３０）であって、前記ランダムノイズは、前記効用に対する制約下の最大エントロピー確率分布に従う、前記ステップと、
前記生成されたノイズを前記ユーザの前記パブリックデータに加えて、前記ユーザに関する前記公開されるデータを生成するステップ（１４０）と、
前記公開されるデータを、サービスプロバイダとデータ収集エージェンシとの少なくとも一方へ公開するステップ（１５０）と、
を含む、前記方法。
＜付記８＞
前記ランダムノイズは、分布
【数４９】
2016531513.tif 000007
に従い、Ａ及びＢは、
【数５０】
2016531513.tif 000008
となるように選択され、ｐは整数である、付記８に記載の方法。
＜付記９＞
【数５１】
2016531513.tif 000009
である、付記９に記載の方法。
＜付記１１＞
ユーザに関するユーザデータを処理するための装置であって、
プライベートデータおよびパブリックデータを含む前記ユーザデータの第１のカテゴリのデータの共分散行列を決定するように構成された統計収集モジュール（３２０）であって、前記プライベートデータは、前記第１のカテゴリのデータに対応し、前記パブリックデータは、第２のカテゴリのデータに対応する、前記統計収集モジュールと、
前記共分散行列に応じてガウスノイズを生成するように構成された付加ノイズ生成器（３３０）と、
プライバシー保護モジュール（３４０）であって、
前記生成されたガウスノイズを前記ユーザの前記パブリックデータに加えることによって、前記パブリックデータを修正し、
前記修正されたデータを、サービスプロバイダとデータ収集エージェンシとの少なくとも一方へ公開する、
ように構成された、前記プライバシー保護モジュールと、
を含む、前記装置。
＜付記１２＞
前記パブリックデータは、公然と公開され得ることを前記ユーザが示したデータを含み、前記プライベートデータは、公然と公開されるべきでないことを前記ユーザが示したデータを含む、付記１１に記載の装置。
＜付記１３＞
前記付加ノイズ生成器（３３０）は、
前記共分散行列の固有値及び固有ベクトルを決定し、
前記決定された固有値及び固有ベクトルに応じて他の固有値及び固有ベクトルをそれぞれ決定する、
ように構成され、前記ガウスノイズは、前記他の固有値及び固有ベクトルに応じて生成される、付記１１に記載の装置。
＜付記１４＞
前記決定された他の固有ベクトルは、前記共分散行列の前記決定された固有ベクトルと実質的に同一である、付記１１に記載の装置。
＜付記１５＞
前記付加ノイズ生成器は、歪み制約に応じるように構成されている、付記１１に記載の装置。
＜付記１６＞
前記付加ノイズ生成器は、前記ガウスノイズを前記第２のカテゴリのデータの情報とは独立して生成する、付記１１に記載の装置。
＜付記１７＞
前記公開されたデータに基づいてサービスを受信するように構成されたプロセッサをさらに含む、付記１１に記載の装置。
＜付記１８＞
ユーザに関するユーザデータを処理するための装置であって、
効用に対する制約Ｄにアクセスするように構成された統計収集モジュール（３２０）であって、前記効用は、前記ユーザのパブリックデータおよび公開されるデータに応じる、前記統計収集モジュールと、
前記効用に対する制約に応じてランダムノイズＺを生成するように構成された付加ノイズ生成器であって、前記ランダムノイズは、前記効用に対する制約下の最大エントロピー確率分布に従う、前記付加ノイズ生成器と、
プライバシー保護モジュール（３４０）であって、
プライベートデータおよび前記パブリックデータを含む前記ユーザデータにアクセスし、
前記生成されたノイズを前記ユーザの前記パブリックデータに加えて、前記ユーザに関する前記公開されるデータを生成し、
前記公開されるデータを、サービスプロバイダとデータ収集エージェンシとの少なくとも一方へ公開する、
ように構成された、前記プライバシー保護モジュールと、
を含む、前記装置。
＜付記１９＞
前記ランダムノイズは、分布
【数５２】
2016531513.tif 000010
に従い、Ａ及びＢは、
【数５３】
2016531513.tif 000011
となるように選択され、ｐは整数である、付記１８に記載の装置。
＜付記２０＞
【数５４】
2016531513.tif 000012
である、付記１９に記載の装置。
＜付記２１＞
付記１から１０のいずれかに記載の方法による、ユーザに関するユーザデータを処理するための命令を格納したコンピュータ可読記憶媒体。