(57)【要約】集約データのプライバシーが保護され、その一方で集約データの分析的有用性が保持されるように、ユーザー集約データを第三者に送信する方法及びシステム。その方法は、送受信機を用いて、或る期間にわたって収集された時系列データを含む集約データを受信することを含むこと。メモリから、予め設定されたサイズの集約データのセグメントを変換するためのマッピングを選択すること。集約データを複数のデータセグメントに分割すること。各データセグメントは予め設定されたサイズのものである。マッピングを用いて各データセグメントを変換して、複数の変換済みデータセグメントを生成すること。その場合に、各データセグメントは、そのマッピングによって、他のデータセグメントから独立して変換される。最後に、送受信機を用いて、複数の変換済みデータセグメントを、通信チャネルを介して第三者に送信すること。その場合に、その方法のステップは、メモリ及び送受信機に動作可能に接続されるプロセッサによって実行される。
2019522258.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集約データのプライバシーが保護されると共に、前記集約データの分析的有用性が保持されるように、前記集約データを第三者に送信する方法であって、
送受信機を用いて、或る期間にわたって収集された時系列データを含む集約データを受信するステップと、
メモリから、予め設定されたサイズの前記集約データのセグメントを変換するマッピングを選択するステップと、
前記集約データを複数のデータセグメントに分割することであって、各データセグメントは前記予め設定されたサイズのものである、ステップと、
前記マッピングを用いて各データセグメントを変換して、複数の変換済みデータセグメントを生成することであって、各データセグメントは、前記マッピングによって、他のデータセグメントから独立して変換される、ステップと、
前記送受信機を用いて、前記複数の変換済みデータセグメントを、通信チャネルを介して第三者に送信するステップと、
を含み、該方法のステップは前記メモリ及び前記送受信機に動作可能に接続されるプロセッサによって実行される、方法。
【請求項２】
前記複数の変換済みデータセグメントを組み合わせて、変換済み集約データを形成することと、
前記変換済み集約データを前記第三者に送信することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記マッピングは、前記データセグメントのプライバシーが保護されると共に、前記データセグメントの分析的有用性が保持されるように、前記データセグメントを変更する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記集約データのトレーニングセットを収集することと、
前記集約データの前記トレーニングセットに適合する統計モデルを決定することと、
前記変換済み集約データのプライバシーを保護するための基準と、前記変換済み集約データの分析的有用性の基準との間のバランスを最適化することによって、前記統計モデルを用いて前記マッピングを決定することと、
を更に含み、分析的有用性の前記基準は、前記第三者による前記変換済み集約データの第三者分析を可能にするための閾値基準より高い、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記受信された集約データに基づいて、前記統計モデルを更新することと、
前記更新された統計モデルに基づいて、前記マッピングを更新することと、
を更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記統計モデルは階乗隠れマルコフモデル（ＦＨＭＭ）である、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記受信された集約データの特性を用いて、前記メモリに記憶されるマッピングの組から前記マッピングを選択することを更に含み、前記集約データの異なる定常状態ごとに、マッピングの前記組から各マッピングが決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記受信された集約データの前記特性は、
前記期間の長さ、前記期間のタイミング、及び前記期間の季節のうちの１つ又は組み合わせを含む、前記期間の時間特性と、
前記期間のプライバシーデータと見なされる行動使用特性に関連する時間特性と、
のうちの一方である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記メモリから統計モデルの組を読み出すことであって、各モデルは、マッピングの前記組からの前記マッピングに対応する、読み出すことと、
前記受信された集約データを各統計モデルに当てはめて、統計モデルごとの当てはめ誤差を求めることと、
マッピングの前記組から、最も小さい当てはめ誤差を有する前記統計モデルに対応する前記マッピングを選択することと、
を更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記集約データは、ユーザーによる少なくとも１つの電力消費体の使用量を含み、前記少なくとも１つの電力消費体は、構造、構造の一部、電子デバイス、電力消費デバイス又はその何らかの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記集約データの前記複数のデータセグメントは、少なくとも１つの電力消費体を有するユーザーによる継続中及び／又は将来の電力消費イベントを指す、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記集約データはユーザーから生じ、計測デバイスの消費者側に位置する該計測デバイスを用いて収集されたユーザーエネルギーデータである、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
ユーザーから生じる前記集約データは、ユーザー計測デバイス、又は第三者計測デバイスのユーザー側に位置するユーザー測定デバイスを用いて前記ユーザーによって収集されたエネルギーデータであり、それにより、前記ユーザーは、ユーザー送信機を用いて、前記変換済み集約データを、ユーザー通信チャネルを介して前記第三者に送信し、前記方法の各ステップは、前記ユーザー送信機と動作可能に接続される前記プロセッサによって実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
集約データのプライバシーが保護されると共に、前記集約データの分析的有用性が保持されるように、前記集約データを第三者に送信する方法であって、
送受信機を用いて、或る期間にわたって収集された時系列データを含む集約データを受信するステップと、
メモリから、定常性基準に基づいて、ひずみ制約を条件として、予め設定されたサイズの前記集約データのセグメントを変換するマッピングを選択することであって、前記マッピングの前記選択は、前記受信された集約データの特性を用いて、前記メモリに記憶されたマッピングの組から行われ、前記集約データの異なる定常状態ごとに、マッピングの前記組から各マッピングが決定される、選択するステップと、
前記集約データを複数のデータセグメントに分割することであって、各データセグメントは前記予め設定されたサイズのものである、分割するステップと、
前記マッピングを用いて各データセグメントを変換して、複数の変換済みデータセグメントを生成することであって、各データセグメントは、前記マッピングによって、他のデータセグメントから独立して変換され、前記集約データの各マッピング済みデータセグメントは、前記集約データの前記マッピング済みデータセグメントの分析的有用性を保持しながら、前記セグメントの前記集約データのプライバシーを保護する、変換するステップと、
前記送受信機を用いて、前記複数の変換済みデータセグメントを、通信チャネルを介して第三者に送信するステップと、
を含み、該方法の各ステップは前記メモリ及び前記送受信機と動作可能に接続されるプロセッサによって実行される、方法。
【請求項１５】
前記ひずみ限界はひずみ制約を含み、該ひずみ制約は、入力としてユーザーデータＹ１，Ｙ２，．．．，ＹＴを取り込み、前記変更済みユーザー集約データＺ１，Ｚ２，．．．，ＺＴを生成することによって、条件付き分布
【数１】
2019522258.tif 000007
によって規定されるランダムマッピングとして前記プライバシー保持機構を構成するために、ひずみ関数Ｄ及びひずみ限界δを用いて、Ｄ（Ｙ１，．．．，ＹＴ；Ｚ１，．．．，ＺＴ）≦δに基づいて特定される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記受信された集約データの前記特性は、
前記期間の長さ、前記期間のタイミング、及び前記期間の季節のうちの１つ又は組み合わせを含む、前記期間の時間特性と、
前記期間のプライバシーデータと見なされる行動使用特性に関連する時間特性と、
のうちの一方である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
集約データのプライバシーが保護されると共に、前記集約データの分析的有用性が保持されるように、前記集約データを第三者に送信するシステムであって、
或る期間にわたって収集された時系列データを含む集約データを、通信チャネルを介して受信する送受信機と、
予め設定されたサイズの前記集約データのセグメントを変換する少なくとも１つのマッピングを記憶するメモリと、
前記メモリ及び前記送受信機と動作可能に接続されるプロセッサと、
を備え、該プロセッサは、
前記メモリから、前記少なくとも１つのマッピングから予め設定されたサイズの前記集約データのセグメントを変換するマッピングを選択することと、
前記集約データを複数のデータセグメントに分割することであって、各データセグメントは前記予め設定されたサイズのものである、分割することと、
前記マッピングを用いて各データセグメントを変換して、複数の変換済みデータセグメントを生成することであって、各データセグメントは、前記マッピングによって、他のデータセグメントから独立して変換される、変換することと、
前記送受信機を用いて、前記複数の変換済みデータセグメントを、前記通信チャネルを介して第三者に送信することと、
を行うように構成される、システム。
【請求項１８】
前記プロセッサは、
前記集約データのトレーニングセットを収集することと、
前記集約データの前記トレーニングセットを当てはめる統計モデルを決定することと、
前記変換済み集約データのプライバシーを保護するための基準と、前記変換済み集約データの分析的有用性の基準との間のバランスを最適化することによって、前記統計モデルを用いて前記マッピングを決定することと、
を行うように更に構成され、前記マッピングは、前記データセグメントのプライバシーデータが保護され、その一方で前記データセグメントの分析的有用性が保持されるように前記データセグメントを変更する、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記プロセッサは、
前記受信された集約データの特性を用いて前記メモリ内に記憶されるマッピングの組から前記マッピングを選択するように更に構成され、前記集約データの異なる定常状態ごとに、マッピングの前記組から各マッピングが決定され、
前記受信された集約データの前記特性は、
前記期間の長さ、前記期間のタイミング、及び前記期間の季節のうちの１つ又は組み合わせを含む、前記期間の時間特性と、
前記期間のプライバシーデータと見なされる行動使用特性に関連する時間特性と、
のうちの一方である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサは、
前記メモリから統計モデルの組を読み出すことであって、各モデルは、マッピングの前記組からの前記マッピングに対応する、読み出すことと、
前記受信された集約データを各統計モデルに当てはめて、統計モデルごとの当てはめ誤差を求めることと、
マッピングの前記組から、最も小さい当てはめ誤差を有する前記統計モデルに対応する前記マッピングを選択することと、
を行うように更に構成される、請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ユーザー集約データを送信する方法及びシステムに関し、より詳細には、集約データの分析的有用性を保持しながら、第三者への送信前にユーザー集約データのプライバシーを保護することに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの消費者にとって、ユーザーデータの収集は、プライバシーに関する問題を提起する。なぜなら、そのようなデータは、ユーザーが機密であると見なす場合があり、秘密にしておきたい情報に特に関連付けられるためである。消費者にとっての問題は、個人の行動及びライフスタイル（電化製品の使用、食事及び睡眠のパターン、居住パターン、世帯の活動パターン等）、健康状態、世帯構成、移動パターン等を含む、消費者の個人情報に消費者サービスプロバイダーがアクセスできることである。消費者サービスプロバイダーによるデータの収集は、ユーザーが同意することなく行われる可能性があるか、又は場合によってはユーザーがオプトアウト（opt-out）する余地なく行われる可能性がある。ユーザーのデータを収集する消費者サービスプロバイダーは、ユーザーが知ることなく、及び／又はユーザーが自らの個人のプライバシーに関して収集されるデータの範囲を知ることなく、このデータを第三者が入手できるようにする可能性が高い。通常、消費者は、データを収集する自らの消費者サービスプロバイダーを信用しているが、その消費者サービスプロバイダーが消費者の収集されたデータを共有する場合がある第三者を信用していない。
【０００３】
具体的には、消費者／ユーザーのプライバシーデータを保護するこの問題は、消費者／ユーザーの個人データへのサービスプロバイダー及び第三者のアクセスを規制すること、詳細には、消費者にとって内密であると見なされる個人情報の公開を規制することに進む。
【０００４】
消費者の個人データを保護するためのいくつかの従来の解決策は、消費者のデータを第三者に公開する前に、消費者のプライバシーデータを変更することを含む。そのような方法は一般に、データ匿名化方法と呼ばれ、データの分析的有用性を保持しながら、消費者のプライバシーデータを保護することを目的とする。
【０００５】
例えば、いくつかの方法は、エネルギーデータのプライバシーが保護され、その一方でエネルギーデータの分析的有用性も保持されるように、非侵入型の電化製品負荷監視を用いて、総エネルギーデータを変更する。しかしながら、そのような方法は、エネルギーを消費する電力消費デバイスの実際の状態を要求する。具体的には、そのような方法は、エネルギーデータが収集される特定の時点におけるデバイスの実際の状態、すなわち、デバイスがオンにされているか、オフにされているかを要求する。デバイスの実際の状態を要求するこれらの従来の方法は、多くの問題を提起する。なぜなら、クライアントごとに、エネルギーを消費する各消費デバイスにセンサーが接続される必要があるためであり、経済的に実現不可能であるか、又はプライバシー制約を考慮すると禁止される場合もある。
【０００６】
したがって、データを生成するデバイスの実際の状態の使用を最小化するか、又は回避することができるデータ匿名化方法が必要とされている。
【発明の概要】
【０００７】
本開示の実施形態によれば、集約データのプライバシーが保護され、その一方で集約データの分析的有用性も保持されるように、集約データを第三者に送信するためのシステム及び方法を提供すること。
【０００８】
本開示のいくつかの実施形態によれば、集約データを生成するデバイスの実際の状態の使用を低減又は回避することができるそのような方法を提供すること。例えば、エネルギーディスアグリゲーション（energy disaggregation）の分野のために構成される一実施形態は、電力消費デバイスの実際の状態に関する知識を使用することなく、或る期間にわたって電力消費デバイスの組から収集されたエネルギーデータを変更する。
【０００９】
本開示のいくつかの実施形態は、電力消費デバイスの状態の統計モデルが入手可能であり、種々の最適化方法を用いて、元の集約データと、集約データの有用性を保持しながら、集約データのプライバシーを保護するデータとの間のマッピングをもたらすことができるという認識に基づく。しかしながら、そのような統計モデルのトレーニングは、電力消費デバイスの実際の状態に関する知識が必要である可能性があり、それは望ましくない可能性がある。しかしながら、いくつかの実施形態は、電力消費デバイスが収集データの持続時間中に定常状態にある、すなわち、或る持続時間における隠れた変数（例えば、電化製品状態）と観測データ（例えば、総エネルギー消費量）との間の配分が別の持続時間にわたる配分と同じであると仮定することによって、電力消費デバイス等のデバイスの実際の状態に関する知識を低減できるか、更には回避できるという理解に基づく。しかしながら、この定常性特性を仮定するために、データを収集するのに要する持続時間を増やす、例えば、長くする必要があり、結果として、大量のデータ又はビッグデータが生じた。大量の時系列データを必要とする理由は、時間の経過とともに、そのデータの持続時間にわたって定常動作に適合するだけの十分なデータが収集される必要があるためである。そのために、数日、数週間、更には数か月にわたって集約データの収集が必要とされる場合があり、結果として、数千又は数十万もの集約データのサンプルが収集される。残念なことに、データサンプルのそのような大量のデータ収集に関するマッピングを生成するために最適化を実行することは、法外な計算量になる／計算上非現実的である可能性がある。
【００１０】
しかしながら、いくつかの実施形態は、定常データの場合、データの異なるセグメントを、同じマッピングを用いて独立して変換できるという別の理解に基づく。これは、異なるセグメントに同じ統計的分布が適用可能であるためであり、それにより、同じ最適化されたマッピングをこれらの異なるセグメントにわたって適用できるようになる。そのために、いくつかの実施形態は、集約データの１つのセグメントに関して具体的にマッピングを決定し、同じマッピングを異なるデータセグメントに対して再利用する。そのようにして、データの定常性を仮定することは、第一に、電力消費デバイスの実際の状態に関する知識を不要にするのを助けることができ、更には、そのような仮定によって引き起こされる計算上の負荷も緩和し、それにより、データ匿名化コンピューティングデバイスのためのメモリ及び計算リソースを節約する。
【００１１】
本開示の一実施形態によれば、集約データのプライバシーが保護され、その一方で集約データの分析的有用性も保持されるように、ユーザー集約データを第三者に送信する方法。その方法は、送受信機を用いて、或る期間にわたって収集された時系列データを含む集約データを受信することを含むこと。メモリから、予め設定されたサイズの集約データのセグメントを変換するマッピングを選択すること。集約データを複数のデータセグメントに分割すること。各データセグメントは予め設定されたサイズのものである。マッピングを用いて各データセグメントを変換して、複数の変換済みデータセグメントを生成すること。その場合に、各データセグメントは、そのマッピングによって、他のデータセグメントから独立して変換される。最後に、送受信機を用いて、複数の変換済みデータセグメントを、通信チャネルを介して第三者に送信すること。その場合に、その方法のステップは、メモリ及び送受信機に動作可能に接続されるプロセッサによって実行される。
【００１２】
本開示の別の実施形態によれば、集約データのプライバシーが保護され、その一方で集約データの分析的有用性も保持されるように、ユーザー集約データを第三者に送信する方法。その方法は、送受信機を用いて、或る期間にわたって収集された時系列データを含む集約データを受信することを含むこと。メモリから、定常性基準に基づいて、ひずみ制約を条件として、予め設定されたサイズの集約データのセグメントを変換するマッピングを選択すること。その場合に、マッピングの選択は、受信された集約データの特性を用いて、メモリ内に記憶されるマッピングの組から行われ、集約データの異なる定常状態ごとに、マッピングの組から各マッピングが決定される。集約データを複数のデータセグメントに分割すること。各データセグメントは予め設定されたサイズのものである。マッピングを用いて各データセグメントを変換して、複数の変換済みデータセグメントを生成すること。その場合に、各データセグメントは、そのマッピングによって、他のデータセグメントから独立して変換され、集約データの各マッピング済みデータセグメントは、集約データのマッピング済みデータセグメントの分析的有用性を保持しながら、セグメントの集約データのプライバシーを保護する。最後に、送受信機を用いて、複数の変換済みデータセグメントを、通信チャネルを介して第三者に送信すること。その場合に、その方法のステップは、メモリ及び送受信機に動作可能に接続されるプロセッサによって実行される。
【００１３】
本開示の別の実施形態によれば、集約データのプライバシーが保護され、その一方で集約データの分析的有用性も保持されるように、ユーザー集約データを第三者に送信するシステム。そのシステムは、或る期間にわたって収集された時系列データを含む集約データを、通信チャネルを介して受信する送受信機を備えること。そのシステムは、予め設定されたサイズの集約データのセグメントを変換する少なくとも１つのマッピングを記憶するメモリを更に備える。また、そのシステムは、メモリ及び送受信機に動作可能に接続されるプロセッサを備え、そのプロセッサは、メモリから、少なくとも１つのマッピングから予め設定されたサイズの集約データのセグメントを変換するマッピングを選択することと、集約データを複数のデータセグメントに分割することであって、各データセグメントは予め設定されたサイズのものである、分割することと、マッピングを用いて各データセグメントを変換して、複数の変換済みデータセグメントを生成することであって、各データセグメントは、そのマッピングによって、他のデータセグメントから独立して変換される、変換することと、送受信機を用いて、複数の変換済みデータセグメントを、通信チャネルを介して第三者に送信することとを行うように構成される。
【００１４】
更なる特徴及び利点は、以下の詳細な説明を添付図面とともに取り入れると、この詳細な説明からより容易に明らかになる。
【００１５】
ここに開示されている実施形態は、添付図面を参照して更に説明される。示されている図面は、必ずしも一律の縮尺というわけではなく、その代わり、一般的に、ここに開示されている実施形態の原理を示すことに強調が置かれている。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本開示の実施形態よる、集約データのプライバシーが保護されるように、集約データを第三者に送信する方法のブロック図である。
【図２】本開示のいくつかの実施形態による、集約データを第三者に送信するコンピューターシステムのブロック図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態による、集約データを複数の集約データセグメントに分割することに関するグラフである。
【図４Ａ】本開示のいくつかの実施形態による、マッピングの組から１つのマッピングを選択する際の選択プロセスを更に詳述する選択プロセスのブロック図である。
【図４Ｂ】本開示のいくつかの実施形態による、マッピングの組から１つのマッピングを選択する図である。
【図５】本開示のいくつかの実施形態による、マッピングの組から選択されたマッピングを用いて各データセグメントを変換する図である。
【図６】本開示のいくつかの実施形態による、トレーニングモデルからマッピングを決定するブロック図である。
【図７Ａ】本開示のいくつかの実施形態による、トレーニングデータからマッピングの組を決定する図である。
【図７Ｂ】本開示のいくつかの実施形態による、トレーニングデータからマッピングの組を決定する図である。
【図７Ｃ】本開示のいくつかの実施形態による、トレーニングデータからマッピングの組を決定する図である。
【図８】本開示の実施形態による、集約データのプライバシーが保護されるように、集約データを第三者に送信する方法のフロー図である。
【図９】本開示の実施形態による、図８に類似の、集約データを第三者に送信する別の方法の概略図である。
【図１０】本開示の実施形態による、集約データを第三者に送信する別の方法の概略図である。
【図１１Ａ】本開示の実施形態による、集約データを第三者に送信する方法のフロー図である。
【図１１Ｂ】本開示の実施形態による、その方法の性能の分析結果を与える、集約データを第三者に送信する方法のフロー図である。
【図１２】本開示のいくつかの実施形態による、本明細書において説明される１つ以上の実施形態とともに使用することができる、集約データを第三者に送信するシステムの概略的なブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
上記で明らかにされた図面は、ここに開示されている実施形態を記載しているが、この論述において言及されるように、他の実施形態も意図されている。この開示は、限定ではなく代表例として例示の実施形態を提示している。ここに開示されている実施形態の原理の範囲及び趣旨に含まれる非常に多くの他の変更及び実施形態を当業者は考案することができる。
【００１８】
以下の説明は、例示的な実施形態のみを提供し、本開示の範囲も、適用範囲も、構成も限定することを意図していない。そうではなく、例示的な実施形態の以下の説明は１つ以上の例示的な実施形態を実施することを可能にする説明を当業者に提供する。添付の特許請求の範囲に明記されているような開示された主題の趣旨及び範囲から逸脱することなく要素の機能及び配置に行うことができる様々な変更が意図されている。以下の説明では、実施形態の十分な理解を提供するために、具体的な詳細が与えられる。しかしながら、当業者は、これらの具体的な詳細がなくても実施形態を実施することができることを理解することができる。例えば、開示された主題におけるシステム、プロセス、及び他の要素は、実施形態を不必要な詳細で不明瞭にしないように、ブロック図形式の構成要素として示される場合がある。それ以外の場合において、よく知られたプロセス、構造、及び技法は、実施形態を不明瞭にしないように不必要な詳細なしで示される場合がある。さらに、様々な図面における同様の参照符号及び名称は、同様の要素を示す。
【００１９】
また、個々の実施形態は、フローチャート、フロー図、データフロー図、構造図、又はブロック図として描かれるプロセスとして説明される場合がある。フローチャートは、動作を逐次的なプロセスとして説明することができるが、これらの動作の多くは、並列又は同時に実行することができる。加えて、これらの動作の順序は、再配列することができる。プロセスは、その動作が完了したときに終了することができるが、論述されない又は図に含まれない追加のステップを有する場合がある。さらに、特に説明される任意のプロセスにおける全ての動作が全ての実施形態において行われ得るとは限らない。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラム等に対応することができる。プロセスが関数に対応するとき、その関数の終了は、呼び出し側関数又はメイン関数へのその機能の復帰に対応することができる。
【００２０】
さらに、開示された主題の実施形態は、少なくとも一部は手動又は自動のいずれかで実施することができる。手動実施又は自動実施は、マシン、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、又はそれらの任意の組み合わせを用いて実行することもできるし、少なくとも援助することができる。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア又はマイクロコードで実施されるとき、必要なタスクを実行するプログラムコード又はプログラムコードセグメントは、マシン可読媒体に記憶することができる。プロセッサ（複数の場合もある）が、それらの必要なタスクを実行することができる。
【００２１】
図１は、本開示の一実施形態による方法のブロック図である。ステップ１１０は、送受信機を用いて集約データが受信又は取得されることを示す。集約データは、或る期間にわたって収集された時系列データを含む。集約データは、送受信機と通信するデバイスからワイヤレス又は有線で受信することができ、コンピューター可読メモリに記憶することができる。また、集約データは、遅延が最大でセグメント長までのリアルタイムデータを介して、プロセッサ経由で収集することもできる。
【００２２】
集約データは、プロセッサに接続される検知装置を介して収集することができる。例えば、世帯エネルギー監視の適用例の場合、この検知装置は、世帯全体のエネルギー使用量を経時的に記録するスマートメーター、又は何らかの他のタイプの測定デバイスとすることができる。総エネルギーデータシーケンスはＹ１，Ｙ２，．．．，ＹＴによって表される。ただし、Ｔはシーケンスの長さである（サンプリングされた時間ステップの数による）。Ｍを、エネルギーを消費する潜在的なデバイスの数を表すものとし、デバイスを｛１，．．．，Ｍ｝でラベリングする。ｔ∈｛１，．．．，Ｔ｝及びｍ∈｛１，．．．，Ｍ｝ごとに、Ｓｍ，ｔを、時間ステップｔにおけるデバイスｍの動作状態を表すものとする。デバイスｍ∈｛１，．．．，Ｍ｝ごとに、シーケンスＳｍ，１，Ｓｍ，２，．．．，Ｓｍ，Ｔが、そのデバイスの動作状態を経時的に表す。統計モデルを利用して、デバイス状態と総エネルギーデータとの間の統計的関係を記述する。総データは、特定の適用例に応じて前処理することができる。
【００２３】
ステップ１１５における集約データは、消費者サービスプロバイダーからの特定の消費者サービスに関して、クライアントから収集された時系列データを含むことができる。例えば、消費者サービスプロバイダーのタイプは、住宅／団体（entities）、エネルギー／電力供給業者及び電話／通信プロバイダーを含むことができる。他のタイプの消費者サービスプロバイダーは、健康関連プロバイダー、すなわち、健康監視デバイスを含むか、又は住宅、事務所、車、ハンドヘルドデバイス等内にセンサーを提供する或るタイプの監視サービスプロバイダーを含むことができる。消費者サービスプロバイダーのユーザー又はクライアントは、個人及び団体のうちの一方、又はその組み合わせとすることができる。
【００２４】
ステップ１１５を更に参照すると、集約データは、ユーザーによる少なくとも１つの電力消費体の使用量を含むことができ、少なくとも１つの電力消費体は、構造、構造の一部、電子デバイス、電力消費デバイス又はその何らかの組み合わせを含む。さらに、集約データの複数のデータセグメントは、少なくとも１つの電力消費体を有するユーザーによる継続中及び／又は将来の電力消費イベントを指すことができる。集約データはユーザーから生じる可能性があること、及びユーザーエネルギーデータが計測デバイスの消費者側に位置する計測デバイスを用いて収集されることに留意されたい。
【００２５】
ステップ１２０において、集約データはデータセグメントに分割される。例えば、集約データは複数の集約データセグメントに分割され、各集約データセグメントは予め設定されたサイズのものである。上記で言及されたように、最適化のために大量のデータを計算することは、計算上非現実的である。それに対して、この技術的問題を克服するために、集約データがセグメント化され、その後、ステップ１２５を介して、個々のデータセグメントを計算することができる。したがって、１つ以上の異なるモデルに対して個々のデータセグメントを最適化することができ、その結果、集約データの個々のセグメントに１つのマッピングを適用することができる。
【００２６】
ステップ１３５は、マッピングの組から１つのマッピングを選択することを含む。マッピングの選択は、統計モデルを用いて決定することができ、統計モデルは、メモリからトレーニングデータセットを収集することと、その後に、トレーニングデータセットを当てはめる統計モデルを決定することとに基づくことができる。トレーニングデータセットは、集約データに統計的に類似であるデータであり、すなわち、トレーニングデータセットから学習されたモデルが、集約データを統計的に表すことができる。
【００２７】
ステップ１３５を更に参照すると、変換済み集約データのプライバシーを保護するための１つ以上の基準と、変換済み集約データの分析的有用性の１つ以上の基準との間のバランスを最適化することによって、統計モデルを用いてマッピングを決定することができる。第三者による変換済み集約データの第三者分析を提供するために、分析的有用性の基準は、何らかの閾値基準とすることができる。例えば、潜在的なデバイス使用量パターンを含む、クライアントの総エネルギーデータは、階乗隠れマルコフモデル（ＦＨＭＭ：Factorial Hidden Markov Model）を用いて統計的にモデル化することができる。ＦＨＭＭモデルは、各デバイスシーケンスが独立しており、初期状態及び遷移分布によって統計的に捕捉されるマルコフ連鎖を形成すると仮定する。各時点ｔにおいて、Ｙｔによって表される、時間ステップｔにおいて消費される総エネルギーは、放出分布によって統計的に捕捉されるような、Ｓ１，ｔ，．．．，ＳＭ，ｔによって表される、時点ｔにおける全てのデバイスの動作状態によって決まる。
【００２８】
一般に、選択された統計モデルは、異なる時間セグメントにわたる類似性を表す方法においてデータの構造を捕捉しながら、特定の適用例に適用可能とすることができ、それにより、これらの異なる時間セグメントにわたって同じマッピングを適用できるようにする。例えば、クライアントの総エネルギーデータを捕捉するＦＨＭＭモデルを記述する分布は、トレーニングデータから学習される。具体的には、これは、初期状態、遷移及び放出分布のパラメーターを推定することによって行うことができる。トレーニングデータは、システムを較正するために使用される初期トレーニング段階においてクライアントから供給することができるか、又は類似の統計的特性を有する他の情報源（例えば、クライアント世帯に類似の統計的特性を有する他の世帯）から取得することができる。異なる時間セグメントごとに異なるパラメーターを有するＦＨＭＭを適用することによって、時間依存性、概日周期及び時刻の影響を捕捉することができる。
【００２９】
選択されたマッピング１４０は、集約データの残りのセグメントにわたって、個々のデータセグメントごとに独立して適用することができる。具体的には、各データセグメントが、そのマッピングによって他のデータセグメントから独立して変換され、変更済みエンドユーザー集約データの分析的有用性を保持しながら、全てのセグメントに関する変更済みエンドユーザー集約データが生成される。マッピングは一般に、所与の入力に応じてランダム出力を生成するランダム化関数を指している。
【００３０】
プライバシー保持機構は、入力としてエネルギーデータＹ１，Ｙ２，．．．，ＹＴを取り込み、変更済みエネルギーデータＺ１，Ｚ２，．．．，ＺＴを生成するランダムマッピングである。この機構は、エネルギーデータのひずみを抑制しながら、クライアントによって規定される機密デバイス（複数の場合もある）の動作状態の情報漏洩を最小化することを目的とする最適化によって構成される。クライアントは、Ｍ⊂{１，．．．，Ｍ}によって表されるような、機密と見なされるデバイス（複数の場合もある）のサブセットを規定する。Ｘｔ：＝ＳＭ，ｔを、時点ｔにおける機密デバイス（複数の場合もある）の動作状態を表すものとする。一般的な最適化は、その機構を条件付き分布
【００３１】
【数１】
2019522258.tif 000003
によって規定されるランダムマッピングとして構成するために、何らかのひずみ関数Ｄ及びひずみ限界δの場合にＤ（Ｙ１，．．．，ＹＴ；Ｚ１，．．．，ＺＴ）≦δによって捕捉されるような、ひずみ制約を条件として、相互情報量Ｉ（Ｘ１，．．．，ＸＴ；Ｚ１，．．．，ＺＴ）によって捕捉されるような、処理済みのデータからの機密デバイス状態の情報漏洩を最小化することである。この機構は、入力として、総エネルギーデータしか必要としないことに留意されたい。しかしながら、長いデータシーケンスの場合のその構成の扱いやすさを改善するために、代替的には、データＹ１，．．．，ＹＴをより短い時間窓に分割し、シーケンス全体を一度にではなく、このより短い時間窓にわたってそのデータに関する演算を行う機構を通して、最適化を実行することができる。
【００３２】
例えば、サイズ１の窓にわたって処理する極端な場合に、時間ステップｔごとの機構が、
【数２】
2019522258.tif 000004
によって規定され、ひずみ制約Ｄ（Ｙｔ；Ｚｔ）≦δを条件として情報漏洩Ｉ（Ｘｔ；Ｚｔ）を最小化する最適化によって構成される。データが、より短い窓サイズに分割され、機構が各窓に関する演算を独立して行うとき、並列化処理が可能になる。また、窓サイズ１の場合に、ＦＨＭＭモデルの定常性を仮定することができる場合には（遷移分布内の時間依存性が回避され、初期状態分布が遷移分布の定常状態であると仮定されるとき等）、周辺分布
【数３】
2019522258.tif 000005
は時間ステップｔにわたって同一であり、それは、最適化
【数４】
2019522258.tif 000006
によって構成される機構も時間ステップｔにわたって同一になることを意味する。さらに、電力消費デバイスが、ユーザー収集データの持続時間中に定常状態にあると仮定することによって、上記で言及された、既知のＥＳＰ方法の場合に問題であるような、消費体の「実際の電力消費量」又は「実際の状態」を必要とする技術的問題も克服される。
【００３３】
言い換えると、或る機構を最適化し、その機構を収集される時系列データの複数の持続時間にわたって適用するために、データが定常性特性を有する、すなわち、或る持続時間における隠れた変数（例えば、電化製品状態）と観測データ（例えば、総エネルギー消費量）との間の配分が別の持続時間にわたる配分と同じであると仮定した。この仮定の影響により、収集される集約データの持続時間の長さが増加し、結果として大量のデータが生成された。これは、そのデータの持続時間にわたって何らかの周期的な定常動作をモデル化するのに適合するように、より長い期間にわたって、より多くのデータが収集されなければならなかったためである。しかしながら、最適化のために大量のデータを計算することは計算上非現実的であるため、より長い期間にわたって、より多くのデータに適合することは、大量のデータを使用する機構（複数の場合もある）を最適化する方法に関する別の技術的問題を引き起こした。
【００３４】
ステップ１４５における変換済みデータセグメントは、入力としてデータセグメントを与えられた、選択されたマッピングによって生成される出力である。変換済みデータセグメント又は変更済み集約データは、第三者の一般分析から隠された部分を有する集約データからなる。集約データの隠れた部分は、データのクライアント又はユーザーによって指定されるような、プライバシー関連データとすることができる。
【００３５】
最後に、ステップ１５０において、変換済みデータセグメント又は変更済み集約データを、消費者サービスプロバイダー、第三者等に送信することができる。適切なひずみ指標及び閾値を用いてひずみを制限し、一般的な分析的有用性を保持しながら、変更済み集約データを消費者サービスプロバイダー（複数の場合もある）及び／又は第三者に送信することができる。また、集約データは入力として使用されるので、そのマッピングプロセスは、順次処理及び／又は並列処理のために、集約データの複数のセグメントのうちのセグメントごとに独立して演算を行うことができる。
【００３６】
分析的有用性という用語は、与えられたデータの各構成要素を調べるために、分析的推論及び論理的推論を用いてデータを評価するプロセスと理解することができる。この形の分析は、データの研究分析を行うときに達成することができる数多くのステップのうちの１つにすぎない可能性がある。何らかの調査結果又は結論を形成するために、種々の情報源からのデータを収集し、精査し、その後、分析することができる。様々な具体的なデータ分析方法があり、そのうちのいくつかは、データマイニング、テキスト分析、ビジネスインテリジェンス及びデータ可視化を含む。例えば、クライアントから収集されたエネルギーデータを評価することは、クライアント及び／又はプロバイダー（複数の場合もある）の利益についての分析を含むことができる。対象となる具体的な分析目的は、具体的なエネルギー消費デバイス（複数の場合もある）（例えば、世帯内の電化製品（複数の場合もある））の使用量パターンを特定することとすることができ、それは、クライアントによって受信され、及び／又はプロバイダーによって実行される他のサービスを場合によっては支援すること等の、有益な情報（例えば、予防保守／監視サービスを支援するか、又はマーケティング情報を与える電化製品動作情報）をクライアント及び／又はプロバイダーに与えることができる。しかしながら、あらかじめ決まっていない後の時点の一般分析タスクを可能にするために、プロバイダー（複数の場合もある）にエネルギー消費量データの厳密な表現を公開することが望ましい場合もある。
【００３７】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による、集約データを第三者に送信するコンピューターシステム２００のブロック図である。コンピューターシステム２００は、本開示のいくつかの実施形態に従って、集約データの分析的有用性を保持しながら、集約データのプライバシーを保護するように、集約データを変更するように構成される。
【００３８】
コンピューターシステム２００は電源２０１を含み、適用例によっては、電源は任意選択でコンピューターシステムの外部に位置する場合がある。コンピューターシステム２００は、記憶された命令を実行するように構成されるプロセッサ２０２と、プロセッサによって実行可能である命令を記憶するメモリ２０４とを含む。プロセッサ２０２は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスター、又は任意の数の他の構成とすることができる。プロセッサ２０２は、バス２０６を通じて１つ以上の入力デバイス及び出力デバイスに接続される。メモリ２０４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他の任意の適したメモリシステムを含むことができる。
【００３９】
図２を更に参照すると、コンピューターシステム２００は、プロセッサによって使用される補足データ及び／又はソフトウェアモジュールを記憶するように構成される記憶デバイス２０８を含むこともできる。例えば、記憶デバイス２０８は、マッピングを選択して集約データの少なくとも１つのセグメントを変換するために、プロセッサによって使用されるパラメーターの組とともに、マッピングの組を記憶することができる。それに加えて、又は代替的には、記憶デバイス２０８は、集約データに類似の履歴データを記憶することができる。記憶デバイス２０８は、ハードドライブ、光ドライブ、サムドライブ、ドライブのアレイ、又はその任意の組み合わせを含むことができる。
【００４０】
コンピューターシステム２００内のヒューマンマシンインターフェース２１６が、システムをキーボード２１８及びディスプレイデバイス２２０に接続することができる。コンピューターシステム２００は、バス２０６を通じて、システム２００をディスプレイデバイス２２４に接続するように構成されるディスプレイインターフェース２２２にリンクすることができ、ディスプレイデバイス２２４は、とりわけ、コンピューターモニター、カメラ、テレビ、プロジェクター、又はモバイルデバイスを含むことができる。
【００４１】
図２を更に参照すると、プリンターインターフェース２３０もバス２０６を通じてコンピューターシステム２００に接続することができ、プリンターインターフェースは、コンピューターシステム２００を印刷デバイス２３２に接続するように構成され、印刷デバイス２３２は、とりわけ、液体インクジェットプリンター、固体インクプリンター、大規模商用プリンター、サーマルプリンター、ＵＶプリンター、又は染料昇華プリンターを含むことができる。ネットワークインターフェースコントローラー２３４が、コンピューターシステム２００を、バス２０６を通じてネットワーク２３６に接続するように構成される。とりわけ、集約データ又は変更済み集約データは、ディスプレイデバイス、撮像デバイス及び／又は印刷デバイス上に描画することができる。
【００４２】
とりわけ、変更済み集約データは、ネットワーク２３６の通信チャネルを介して送信することができ、及び／又は記憶及び／又は更なる処理のためにコンピューターの記憶システム２０８内に記憶することができる。さらに、集約データは受信機２４１からワイヤレス若しくは有線で受信することができるか、又は送信機２４３を介してワイヤレス若しくは有線で送信することができ、受信機及び送信機はいずれも、バス２０６を通じてコンピューターシステム２００に接続される。
【００４３】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による、集約データを複数の集約データセグメントに分割することに関するグラフである。集約データは時間にわたってセグメント３２５Ａ〜３２５Ｅに分割され（３２５）、各セグメントは、分割された時間セグメント内に収集されたデータ３２４Ａ〜３２４Ｅからなる。これらの異なる時間セグメントは、自然の時間的パターン（例えば、概日周期、曜日等）に合わせることができる。いくつかの実施形態において、類似の統計的特性を有する異なるセグメントに同じマッピングを適用することができる。代替的には、いくつかの他の実施形態において、異なる統計的特性に応じて、異なるセグメントに異なるマッピングを適用することができる。
【００４４】
図４Ａ及び図４Ｂは、本開示のいくつかの実施形態による、マッピングの組からマッピングを選択する際の選択プロセスを更に開示する。図４Ａは、マッピングの組からマッピングを選択する際の選択プロセスのブロック図である。集約データのセグメントごとに、そのデータセグメントのパラメーター４４４が決定され（４４２）、その後、決定されたパラメーター４４４と、マッピングに対応するパラメーター４１１とに基づいて、マッピング４１０の集合からマッピングが選択される（４３５）。パラメーター４４４は、データセグメントの異なる統計的特性を捕捉するものである。例えば、このパラメーターは、時刻（例えば、概日周期等）に基づいて適用可能な統計的特性を示すために、データセグメントが収集された時点を示すことができる。マッピングの組４１２に対応するパラメーター４１１は、対応するマッピングのそれぞれが適用可能である異なる統計的特性を捕捉することができる。特定のデータセグメントのためのマッピングを選択するプロセス（４３５）は、マッピングの組４１２から、そのデータセグメントのために決定されたパラメーター４４４に最も適用可能である対応するパラメーター４１１を有するマッピングを選択するものである。その後、選択されたマッピング４４０が、データセグメントに適用されることになる。
【００４５】
図４Ｂは、本開示のいくつかの実施形態による、マッピングの集合４１０の図であり、その集合は、マッピングの組４１２と、その対応するパラメーター４１１とからなる。マッピングの組４１２内の各マッピングは、そのマッピングが適用可能である異なる統計的特性を捕捉する対応するパラメーター４１１を有する。
【００４６】
図４Ａ及び図４Ｂを更に参照すると、異なるモデルが、異なるタイプの世帯（例えば、デモグラフィックス、所有する電化製品等）に対応することができ、定期的に繰り返されないか、又は時刻／曜日から容易に予測されない、時間にわたる世帯の行動における全体的変化（例えば、休暇、所有する電化製品の変化、居住者の変化及び居住者の行動／日課の変化）を捕捉できる可能性が考えられる。さらに、メモリから統計モデルの組を読み出すことであって、各モデルはマッピングの組からのマッピングに対応する、読み出すことと、その後、受信された集約データを各統計モデルに当てはめて、統計モデルごとの当てはめ誤差を求めることと、マッピングの組から、最も小さい当てはめ誤差を有する統計モデルに対応するマッピングを選択することとが可能である。
【００４７】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、マッピングの組から選択されたマッピング５４０を用いて、各データセグメントを変換する図である。選択されたマッピング５４０は、取り得る各入力データセグメント５１１を列挙する。特定の入力データセグメント５１２に関して、特定の入力データセグメント５１２に対応する確率の行５１４内に列挙される確率に応じて、取り得る出力データセグメント５１３からの出力がランダムに選択される。確率の行５１４内の各値５１５は、ランダム出力が対応する出力５１３に割り当てられる確率である。
【００４８】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、トレーニングデータからマッピングを決定する概略図である。トレーニングデータからマッピングを決定するプロセス６０１は、集約データのトレーニングセットを収集すること（６０７）と、収集されたトレーニングデータ６１４から統計モデルをトレーニングすること（６２１）と、トレーニングされた統計モデル６２８からマッピングを決定し（６３５）、マッピング６４０を生成することとからなる。
【００４９】
図７Ａ、図７Ｂ及び図７Ｃは、トレーニングデータからマッピングの組を決定する図である。図７Ａは、トレーニングデータ７１０からマッピングの組４１０を生成するためにマッピングの組を決定するプロセス７０１を示し、最初に、関連するパラメーターに従って、トレーニングデータ７１０が、関連するパラメーターを有するトレーニングデータのサブセット７１２に分割され（７１１）、その後、これらのサブセットのそれぞれにマッピングを決定するプロセス６０１が適用され、関連するパラメーターごとにマッピング７１３が決定される。
【００５０】
図７Ｂは、マッピングの組を決定するプロセス７０１に履歴トレーニングデータ７２０を適用して、マッピングの組及びパラメーター４１０を決定するプロセスを示す。
【００５１】
図７Ｃは、世帯特有のトレーニングデータセット７２２を取得するために、世帯特有トレーニングデータを収集するプロセス７２１を示し、世帯特有トレーニングデータセットは、任意選択で、履歴トレーニングデータ７２０と組み合わせられ（７２３）、その後、マッピングの更新された組及びパラメーター４１０を生成するために、マッピングの組を決定するプロセス７０１の入力として使用される。
【００５２】
図８は、本開示の実施形態による、集約データのプライバシーが保護されるように、集約データを第三者に送信する方法８００の概略図である。図８は、メモリ、プロセッサ及び送受信機を有するコンピューターシステム８２０を示す。コンピューター８２０の送受信機は、発信元コンピューター８１０から集約データ８１８を受信し、集約データ８１８をコンピューターシステム８２０のメモリ内に記憶する。その方法において、コンピューターシステム８２０が集約データ８１８を変更済み集約データ８２８に変換し、変更済み集約データ８２８を第三者８３０の第三者コンピューター８３１に送信する。
【００５３】
図９は、本開示の実施形態による、図８に類似の、集約データを第三者に送信するための別の方法９００の概略図である。そのシステムにおいて、発信元９１０はエネルギーサービスプロバイダー（ＥＳＰ）とすることができ、エネルギー９１１を、住宅９０５等の、少なくとも１つの電力消費体９０５を有するクライアント９０５に与える。ＥＳＰ９１０は、或る長さの時間にわたってクライアントのエネルギー使用量を収集し、ＥＳＰコンピューター９２０上に記憶されるクライアントの集約データ９１８を編成する。その方法において、ＥＳＰコンピューター９２０は集約データ９１８を変更済み集約データ９２８に変換し、変換済み集約データ９２８を第三者コンピューター９３１に送信する。
【００５４】
図１０は、本開示の実施形態による、図８及び図９に類似の、集約データを第三者に送信する別の方法１０００の概略図である。その方法において、発信元１０１０はクライアントコンピューター１００５を有するクライアント１００５とすることができ、クライアントコンピューターはＥＳＰコンピューター１０２０と通信し、第三者１０３０の第三者コンピューター１０３１と更に通信する。クライアントの住宅１００５が、或る長さの時間にわたってクライアントのエネルギー使用量を収集し、クライアントのコンピューター１００５に記憶されるクライアントの集約データ１０１８を編成する。その方法において、集約データ１０１８が変更済み集約データ１０２８に変換され、ＥＳＰのコンピューター１０２０に送信され、ＥＳＰのコンピューター１０２０は、変更済み集約データ１０２８を第三者１０３０の第三者コンピューター１０３１に送信する。
【００５５】
例えば、集約データは、ユーザー計測デバイス、又は第三者計測デバイスのユーザー側に位置するユーザー測定デバイスを用いてユーザーによって収集されるエネルギーデータとしてユーザーから生じることができ、それにより、ユーザーは、ユーザー送信機を用いて、変換済み集約データを、ユーザー通信チャネルを介して第三者に送信し、その方法のステップは、ユーザー送信機と動作可能に接続されるプロセッサによって実行される。
【００５６】
図１１Ａは、本開示の実施形態による、集約データを第三者に送信する方法１１００のフロー図である。ステップ１１１０は、集約データの収集を含む。ステップ１１１５は、最適化及び構成のための機構において使用することができる統計モデルを決定するために、ステップ１１１０の集約データ及び／又は履歴データを使用するトレーニングモデルである。ステップ１１２０は、モデルを用いて、プライバシー保持機構を介して集約データを変更する際に使用されるべきパラメーターを推定するための最適化及び構成機構を含む。さらに、そのモデルは、受信された集約データに基づいて更新することができ、マッピングを更新することは、更新された統計モデルに基づくことができる。ステップ１１２５はプライバシー保持機構を含み、その機構において、集約データは、第三者に放出される前に変更済み集約データに変換される。ステップ１１３０は、第三者が遠隔分析のために変更済み集約データを受信することを含む。
【００５７】
図１１Ａを更に参照すると、受信された集約データの特性を用いて、メモリに記憶されたマッピングの組からマッピングを選択することが可能であり、集約データの異なる定常状態ごとに、マッピングの組から各マッピングを決定することができる。さらに、その方法において、受信された集約データの特性は、期間の長さ、期間のタイミング、及び期間の季節のうちの１つ又は組み合わせを含む期間の時間特性と、期間のプライバシーデータと見なされる行動使用特性に関連する時間特性とのうちの一方である。その方法において、行動使用特性は、水、山又は砂漠等の、地域の特色に特有の気象に関連する自然地理的事象からの影響のうちの１つ又は組み合わせを含むことができる。
【００５８】
図１１Ｂは、本開示の実施形態による、精緻化機構を有する反復手順を更に含む、図１１Ａの方法１１００のフロー図である。ステップ１１２０は、最適化及び構成のための機構へのテストモデル情報を受信し、そのモデルは、プライバシー保持機構１１２５を介して集約データを変更する際に使用されるべきパラメーターを推定する。ステップ１１２５はプライバシー保持機構を含み、評価される前に、集約データが変更済み集約データに変換される。
【００５９】
ステップ１１５０及び１１５５に関して、所望の分析タスク及び潜在的なプライバシー攻撃に対してプライバシー保持機構を評価することができる。ひずみ指標Ｄ及び／又は閾値δを調整して、より良好な評価結果を有する機構を構成すること等によって、分析性能及びプライバシー性能を最適化ステージ１１４０にフィードバックすることができる。一例として、分析性能を評価するために、特定の有用なデバイス（複数の場合もある）の動作パターンを見つける際のプロバイダー（複数の場合もある）の精度を測定することができる。一例として、プライバシー性能を評価するために、攻撃者が公開されたデータ及びモデル知識を用いて機密デバイス（複数の場合もある）の動作パターンを見つける際の精度を測定することができる。したがって、この評価は、推定された統計モデルに基づく理論的シミュレーションを通して、又はデータをテストすることに基づく実験的分析を通して行うことができる。
【００６０】
図１２は、本開示のいくつかの実施形態による、本明細書において説明される１つ以上の実施形態とともに使用することができる、集約データを第三者に送信するシステムの概略的なブロック図である。詳細には、システム１２００は、本開示のいくつかの実施形態による、集約データの分析的有用性を保持しながら、集約データのプライバシーを保護するように、集約データを変更するように構成される。システム１２００は、１つ以上の電源１２０１を含むことができ、適用例に応じて、電源は、任意選択でシステムの外部に位置することができる。システム１２００は１つ以上のプロセッサ１２０２を含み、プロセッサは、バス１２０６を介して少なくとも１つのメモリ１２０４に接続され、とりわけ、記憶された命令を実行するように構成される。例えば、プロセッサ１２０２は、メモリから、少なくとも１つのマッピングから予め設定されたサイズの集約データのセグメントを変換するためのマッピングを選択するように構成される。プロセッサ１２０２は、集約データを複数のデータセグメントに分割するように構成され、各データセグメントは予め設定されたサイズのものである。プロセッサ１２０２は、マッピングを用いて各データセグメントを変換し、複数の変換済みデータセグメントを生成するように構成され、各データセグメントは、そのマッピングによって、他のデータセグメントから独立して変換される。さらに、プロセッサ１２０２は、送受信機を用いて、複数の変換済みデータセグメントを、通信チャネルを介して第三者に送信するように構成される。
【００６１】
システム１２００及び／又はシステムの少なくとも１つの構成要素が、１つ以上のセンサー（図示せず）、又は他の同様の測定デバイス若しくは監視システムに接続される場合があると考えられる。そのシステムは少なくとも１つのメモリ１２０４を含み、メモリは、プロセッサによって実行可能である命令、履歴データ及びシステム１２００が利用することができる任意のデータを記憶する。プロセッサ１２０２は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスター、又は任意の数の他の構成とすることができる。プロセッサ１２０２は、バス１２０６を通じて１つ以上の入力デバイス及び出力デバイスに接続することができる。メモリ１２０４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他の任意の適したメモリシステムを含むことができる。
【００６２】
図１２を更に参照すると、システム１２００は、任意選択で、プロセッサによって使用される補足データ及び／又はソフトウェアモジュールを記憶するように構成される記憶デバイス１２０８を含むこともできる。例えば、記憶デバイス１２０８は、マッピングを選択して集約データの少なくとも１つのセグメントを変換するために、プロセッサによって使用されるパラメーターの組とともに、マッピングの組を記憶することができる。それに加えて、又は代替的には、記憶デバイス１２０８は、集約データに類似の履歴データを記憶することができる。記憶デバイス１２０８は、ハードドライブ、光ドライブ、サムドライブ、ドライブのアレイ、又はその任意の組み合わせを含むことができる。
【００６３】
ヒューマンマシンインターフェース１２１６が、任意選択でシステム１２００内に存在することができ、システムを任意選択のキーボード１２１８及び任意選択のディスプレイデバイス１２２０に接続することができる。システムは、任意選択で、バスを通じて、システムをディスプレイデバイス（図示せず）に接続するように構成されたディスプレイインターフェース（図示せず）にリンクすることができ、ディスプレイデバイスは、とりわけ、コンピューターモニター、カメラ、テレビ、プロジェクター、又はモバイルデバイスを含むことができる。
【００６４】
図１２を更に参照すると、任意選択で、プリンターインターフェース1２３０もバス1２０６を通じてコンピューターシステム１２００に接続することができ、プリンターインターフェースは、システム１２００を、任意選択で、印刷デバイス１２３２に接続するように構成され、印刷デバイス１２３２は、とりわけ、液体インクジェットプリンター、固体インクプリンター、大規模商用プリンター、サーマルプリンター、ＵＶプリンター、又は染料昇華プリンターを含むことができる。ネットワークインターフェースコントローラー１２３４は、任意選択で、システム１２００を、バス１２０６を介してネットワーク１２３６に接続するように構成することができる。とりわけ、集約データ又は変更済み集約データは、ディスプレイデバイス、撮像デバイス及び／又は印刷デバイス上に描画することができる。
【００６５】
とりわけ、変更済み集約データは、任意選択で、ネットワーク１２３６の通信チャネルを介して送信することができ、及び／又は記憶及び／又は更なる処理のために記憶システム１２０８に記憶することができる。さらに、集約データは、受信機１２４１からワイヤレス若しくは有線で受信することができるか、又は送信機１２４３を介してワイヤレス若しくは有線で送信することができ、受信機及び送信機はいずれも、バス１２０６を通じてシステム１２００に接続される。
【００６６】
上述した本開示の実施形態は、数多くの方法のうちの任意のもので実施することができる。例えば、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせを用いて実施することができる。請求項の要素を修飾する、特許請求の範囲における「第１」、「第２」等の序数の使用は、それ自体で、１つの請求項の要素の別の請求項の要素に対する優先順位も、優位性も、順序も暗示するものでもなければ、方法の動作が実行される時間的な順序も暗示するものでもなく、請求項の要素を区別するために、単に、或る特定の名称を有する１つの請求項の要素を、同じ（序数の用語の使用を除く）名称を有する別の要素と区別するラベルとして用いられているにすぎない。
【図１】
2019522258.tif 000008
【図２】
2019522258.tif 000009
【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
2019522258.tif 000014
【図７Ａ】
2019522258.tif 000015
【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９】
2019522258.tif 000019
【図１０】
2019522258.tif 000020
【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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