(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加える技術において、
分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則を決定する変換規則決定部と、
前記変換規則により分析対象の各データを変換する変換部と、
前記変換後の各データに所定の摂動を加える摂動部と、
を備えることを特徴とする雑音発生装置。
【請求項２】
前記所定の摂動が付加されたデータの分布を復元する分布復元部と、
前記分布が復元された各データを前記変換規則に対応する逆変換処理する逆変換部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の雑音発生装置。
【請求項３】
分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加える技術において、
所定の摂動が付加されたデータの分布を復元する分布復元部と、
分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則に対応する処理であって、前記変換規則に従って変換された後のデータに対する逆変換処理をする逆変換部と
を備えることを特徴とする雑音発生装置。
【請求項４】
前記分布復元部は、
前記所定の摂動が付加されたデータの分布が前記所定の摂動を付加する前のデータの分布に近づくように、前記所定の摂動が付加されたデータを復元する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の雑音発生装置。
【請求項５】
前記変換規則決定部は、
前記変換規則に従って、前記分析対象のデータを変換する変換行列を推定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の雑音発生装置。
【請求項６】
前記摂動部は、
前記分析対象のデータの秘匿性を調整可能な分布特性に従う摂動を付加した摂動データを生成する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の雑音発生装置。
【請求項７】
前記変換規則決定部は、
前記分析対象のデータに対する主成分分析の結果に従って、前記変換規則を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の雑音発生装置。
【請求項８】
分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加える雑音発生装置における雑音発生方法であって、
前記雑音発生装置が、
分析対象データを構成する成分間の相関を低減する変換規則を決定するステップと、
変換規則により分析対象の各データを変換するステップと、
前記変換後の各データに所定の摂動を加えるステップと、
を含む処理を実行することを特徴とする雑音発生方法。
【請求項９】
分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加える雑音発生装置のコンピュータに、
分析対象データを構成する成分間の相関を低減する変換規則を決定するステップと、
変換規則により分析対象の各データを変換するステップと、
前記変換後の各データに所定の摂動を加えるステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加える雑音発生方法であって、
コンピュータが、
所定の摂動が付加されたデータの分布を復元するステップと、
分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則に対応する処理であって、前記変換規則に従って変換された後のデータに対する逆変換処理をするステップと
を含む処理を実行することを特徴とする雑音発生方法。
【請求項１１】
分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加えるコンピュータに、
所定の摂動が付加されたデータの分布を復元するステップと、
分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則に対応する処理であって、前記変換規則に従って変換された後のデータに対する逆変換処理をするステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音発生装置、雑音発生方法及びプログラム
に関する。
【背景技術】
【０００２】
分析対象のデータに摂動を加えることにより、当該分析対象のデータを加工して秘匿することがある。発生させた雑音によって、分析対象のデータに摂動を加える雑音発生装置の技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
発生させた雑音を印加して分析対象のデータを摂動させた場合であっても、当該データに十分な摂動を加えていないと、摂動後のデータから摂動前のデータを判読できてしまう場合があり、適切な秘匿性を確保することが必要とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−８３８０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１には、１成分のデータを対象にして、当該データのＰｋ−匿名性を確保することが開示されているが、２成分以上のデータを対象にする構成も示唆についての記載もない。
上記の問題を鑑みて、本願発明は、分析対象のデータの匿名性を確保しつつ、多変数の場合又は複数の成分の場合でも精度の高い分析結果を得ることができる雑音発生装置、雑音発生方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
［１］この発明は上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の第１の態様に係る雑音発生装置は、分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加える技術において、分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則を決定する変換規則決定部と、前記変換規則により分析対象の各データを変換する変換部と、前記変換後の各データに所定の摂動を加える摂動部と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
［２］また、上記態様に係る雑音発生装置は、前記所定の摂動が付加されたデータの分布を復元する分布復元部と、前記分布が復元された各データを前記変換規則に対応する逆変換処理する逆変換部とを備えることを特徴とする。
【０００７】
［３］また、本発明の第２の態様に係る雑音発生装置は、分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加える技術において、所定の摂動が付加されたデータの分布を復元する分布復元部と、分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則に対応する処理であって、前記変換規則に従って変換された後のデータに対する逆変換処理をする逆変換部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
［４］また、上記態様に係る雑音発生装置の前記分布復元部は、前記所定の摂動が付加されたデータの分布が前記所定の摂動を付加する前のデータの分布に近づくように、前記所定の摂動が付加されたデータを復元することを特徴とする。
【０００９】
［５］また、上記態様に係る雑音発生装置の前記変換規則決定部は、前記変換規則に従って、前記分析対象のデータを変換する変換行列を推定することを特徴とする。
【００１０】
［６］また、上記態様に係る雑音発生装置の前記摂動部は、前記分析対象のデータの秘匿性を調整可能な分布特性に従う摂動を付加した摂動データを生成することを特徴とする。
【００１１】
［７］また、上記態様に係る雑音発生装置の前記変換規則決定部は、前記分析対象のデータに対する主成分分析の結果に従って、前記変換規則を決定することを特徴とする。
【００１２】
［８］また、本発明の第３の態様に係る雑音発生方法は、分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加える雑音発生装置における雑音発生方法であって、前記雑音発生装置が、分析対象データを構成する成分間の相関を低減する変換規則を決定するステップと、変換規則により分析対象の各データを変換するステップと、前記変換後の各データに所定の摂動を加えるステップと、を含む処理を実行することを特徴とする。
【００１３】
［９］また、本発明の第４の態様に係るプログラムは、分析対象のデータを秘匿するため
にデータに摂動を加える雑音発生装置のコンピュータに、分析対象データを構成する成分
間の相関を低減する変換規則を決定するステップと、変換規則により分析対象の各データ
を変換するステップと、前記変換後の各データに所定の摂動を加えるステップと、を実行
させるためのプログラムである。
［１０］また、本発明の第５の態様に係る雑音発生方法は、分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加える雑音発生方法であって、コンピュータが、所定の摂動が付加されたデータの分布を復元するステップと、分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則に対応する処理であって、前記変換規則に従って変換された後のデータに対する逆変換処理をするステップとを含む処理を実行することを特徴とする。
［１１］また、本発明の第６の態様に係るプログラムは、分析対象のデータを秘匿するためにデータに摂動を加えるコンピュータに、所定の摂動が付加されたデータの分布を復元するステップと、分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則に対応する処理であって、前記変換規則に従って変換された後のデータに対する逆変換処理をするステップとを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、分析対象のデータの匿名性を確保しつつ、多変数の場合又は複数の成分の場合でも精度の高い分析結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る雑音発生装置１を示す構成図である。
【図２】本実施形態に係る電子制御装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る雑音発生装置１における処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】第２の実施形態に係る雑音発生装置１Ａと１Ｂを示す構成図である。
【図５】本実施形態に係る雑音発生装置１Ａの処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る雑音発生装置１Ｂの処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
【００１７】
［本発明の概要］
大量の個人データを分析することにより有益な情報を抽出しようとする場合、個人の行動履歴、購買履歴等、個人を特定する情報の漏えい対策が重要となる。
個人データにアクセスできる利用者を制限することで情報漏えいを防ぐアプローチもあるが、許可された利用者であれば個人データそのものにアクセスできるため、情報漏えいのリスクは残る。このリスクを低減する方法として、統計的な分析結果に影響を与えない範囲でデータにノイズを印加する方法がある。このアプローチによると、扱われるデータはノイズを印加したことにより匿名化されたデータであり、個人デー夕そのものが扱われることはないことから、データ漏えいのリスクを減らす効果が期待できる。
ただし、このようにノイズを印加する際に、多変数の分布に対して独立な分布のノイズを印加した場合には、元データに含まれている相関関係を表す相関係数の値が変わってしまう。要するに、多変数の各変数に対して独立にノイズを印加すると、元の各変数同士の相関関係が保存されず、相関関係について正確な解析結果を得ることができなかった。
そこで、以下に示す雑音発生装置は、分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則を決定する。雑音発生装置は、前記変換規則により分析対象の各データの成分間の相関を変換する。雑音発生装置は、前記変換後の各データに所定の摂動を加えるようにした。以下、雑音発生装置の一実施形態について説明する。
【００１８】
［第１の実施形態］
（雑音発生装置１の概要）
図１は、本実施形態に係る雑音発生装置１を示す構成図である。同図に示される雑音発生装置１は、原データ記憶部１０、変換規則決定部２０、摂動部３０、及び、変換データ記憶部４０を備える。
【００１９】
原データ記憶部１０は、原データである分析対象のデータを記憶する。
図２は、本実施形態に係る雑音発生装置１の分析対象のデータの一例を示す説明図である。この図に示されるように、分析対象のデータは、複数の成分によって構成されている。例えば、分析対象のデータはｄ個の成分によって構成されるデータを要素とする。ここで、分析対象のデータを纏めて、ｄ次元のデータベクトルｘｋ（ｋはｎ以下の自然数）として示す。なお、分析対象のデータ（データベクトルｘｋ）の個数をｎ個（ｎは自然数）とする。ここで、分析対象のデータ（データベクトルｘｋ）を纏めてデータ行列Ｘとする。このデータ行列Ｘは、ｎ行として構成され、各行に対応するｎ個のデータベクトルｘを要素に持つ。
【００２０】
図１に戻り、変換データ記憶部４０は、原データである分析対象のデータに所定の摂動を加えた後のデータを記憶する。
【００２１】
変換規則決定部２０は、原データである分析対象のデータの相関性に基づいた変換規則を算出し、分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則を決定する。例えば、変換規則決定部２０は、前記分析対象のデータに対する主成分分析の結果に従って、前記分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則を決定する。より具体的な一例として、変換規則決定部２０がデータ行列Ｘの共分散行列の変軸行列（固有ベクトル）を軸とする場合を例示して、以下の説明を行う。
変換規則決定部２０は、共分散行列算出部２１と変換行列算出部２３とを備える。共分散行列算出部２１は、分析対象のデータ行列Ｘの共分散行列Σを算出する。変換行列算出部２３は、共分散行列算出部２１により算出された共分散行列Σについて式（６）で定義される固有値問題を解くことによりd個の固有ベクトルａｉを算出する。さらに、前記変換規則に従って、各行の要素として固有ベクトルａｉを持つ変換行列Ａを算出する。この変換行列Ａは、ｄｘｄ行列になる。
【００２２】
摂動部３０は、原データである分析対象のデータに所定の摂動を加える。摂動部３０は、変換部３１、乱数印加部３３、分布復元部３５、逆変換部３７を備える。
変換部３１は、変換規則決定部２０により決定された変換規則により分析対象の各データを変換する。本実施形態では、データ間の相関関係が低減されるような空間に変換する変換規則を用いることにより、各データの相関を変換規則に保存する。
乱数印加部３３（摂動部）は、変換部３１により変換された後の各データに所定の摂動を加える。各データにそれぞれ加える所定の摂動の量を決定する規則は、予め定められている。例えば、各データにそれぞれ加える所定の摂動の量は、分析対象のデータの秘匿性に応じて予め定められており、例えば、その量はＰｋ−匿名性に応じて予め算定される。摂動の量の算定結果に応じて、乱数印加部３３は、前記分析対象のデータの秘匿性を調整可能な分布特性（Laplace（ラプラス）分布）に従う摂動を付加した摂動データを生成する。
分布復元部３５は、前記所定の摂動が付加されたデータの分布が前記所定の摂動を付加する前のデータの分布に近づくように、前記所定の摂動が付加されたデータを変換する。
逆変換部３７は、変換規則決定部２０により決定された変換規則に対応する逆変換処理をする。例えば、逆変換部３７は、乱数印加部３３（摂動部）によって摂動が加えられた後に分布復元部３５により分布が復元されたデータに対して、前述の変換規則に対応する逆変換処理をする。
【００２３】
（秘匿性を確保しつつ、元データに摂動を加える原理について）
ｄ次元のデータ行列Ｘが与えられたとき、分布確率がＰdist（ｘ）で与えられるLaplace分布に従ったノイズで摂動を与える操作をＰｋ匿名化という。ここで、データ行列Ｘを、データベクトルｘｋ（ｋはｎまでの自然数）を要素とする式（１）のように定義する。なお、以下の説明において、ベクトルを示す「→」の記載を省略することがある。Laplace分布Ｐdist（ｘ）は式（２）として表される指数分布を成すことが知られている。
【００２４】
【数１】
0006412767.tif 000002
【００２５】
【数２】
0006412767.tif 000003
【００２６】
上記の式（２）において、１変数の場合には、匿名性指標ｋとψの関係は厳密に与えられており、ψを用いることで匿名性指標であるｋを制御することができる。その詳細は、参考文献（特開２０１３−８３８０１号公報）を参照する。
【００２７】
ただし、多変数の場合又は複数の成分の場合には、変数の標本値の分布特性に依存することから、匿名性指標ｋとψの関係を厳密に与えることができない。例えば、式（３）に示す多変数Gauss分布ＰＧの場合には、同式が交差項を持つ。
【００２８】
【数３】
0006412767.tif 000004
【００２９】
一方、式（４）に示すLaplace分布の多変数版ＰＬの場合には、同式が交差項を持たない。
【００３０】
【数４】
0006412767.tif 000005
【００３１】
上記のような相関構造を持たない単峰性分布の分布特性に従って発生したノイズを印加して、データに摂動を与える場合、印加したノイズが、データが有している共分散構造を破壊してしまう。そのため、ノイズが印加された後のデータは、元のデータと異なる分布特性を示すという問題が生じる。
【００３２】
例えば、身長と体重は強い正の相関を持ち、身長が高いほど体重が重いという傾向が存在する。しかし、印加するLaplace分布に基づくノイズには、そのような傾向が無い。そのために、ノイズを多く印加すればするほど「身長が高いほど体重が重い」という正の相関が弱くなる。
【００３３】
そこで、上記の問題を回避するための方法として、データを構成する各要素の間の相関を低減した空間に射影することにより相関を低減（あるいは消去）したデータに対してＰｋ匿名化を行う方法を例示する。データ間の相関を消去するために用いられる最も一般的な方法は主成分分析である。
例えば、データ行列Ｘの要素であるデータベクトルｘについて、式（５）に示す演算式により分散共分散行列Σを計算する。
【００３４】
【数５】
0006412767.tif 000006
【００３５】
上記の式（５）において、ベクトルμは、全てのデータベクトルｘの平均値である。分散共分散行列Σの固有値問題の式（６）を解くことにより、式（７）に示す変換行列Ａを得る。
【００３６】
【数６】
0006412767.tif 000007
【００３７】
【数７】
0006412767.tif 000008
【００３８】
変換行列Ａを用いる式（８）により、データベクトルｘをベクトルξに変換する。
【００３９】
【数８】
0006412767.tif 000009
【００４０】
式（８）による変換により、相関関係を低減（あるいは消去）した変数のベクトルξを得る。ベクトルξ には、変数間の相関が低減されている（あるいは無い）ため、それぞれの変数を独立な１変数として扱うことができる。
【００４１】
このベクトルξを匿名化するためには、式（９）、（１０）に示すように、それぞれの成分に対応したLaplace分布に基づくノイズを印加すればよい。
【００４２】
【数９】
0006412767.tif 000010
【００４３】
【数１０】
0006412767.tif 000011
【００４４】
ノイズ印加後に得られたベクトルξdistは、その分布の状況が、元のデータの分布と異なるものとなっていることから、このままでは正確な解析が不可能である。そこで、ベクトルξdistの分布がノイズを印加する前の元のデータ分布と同様の分布に近づくように、ベクトルξdistの分布を復元させる。例えば、ベクトルξdistの分布の復元には、反復Bayes 復元法等の一般的な方法を用いることができる。復元されたデータをベクトルξ†と書く。
【００４５】
上記の式（１０）に示すベクトルξdist やBayes復元により復元されたベクトルξ†は、データ間の相関を低減した空間に変換されているため、ベクトルξdistを構成する各データは意味を有さず、かつ、上記の処理により匿名化されており、元のデータに対比しても解釈することができない。そこで、上記の変換行列Ａの逆行列Ａ−１を用いる式（１１）により、ベクトルｘdistを作成して、ベクトルξやξdist、ξ†から各データ要素が意味を有するベクトルｘの空間に戻し、これを匿名化した公開データとする。
【００４６】
【数１１】
0006412767.tif 000012
【００４７】
上記の式（１１）に示すように、ベクトルｘdistは、ノイズが印加されたベクトルから分布のみが復元されたベクトルξ†に基づいて生成されたデータになる。
【００４８】
（雑音発生装置１における処理の手順）
図３を参照して、雑音発生装置１における処理について説明する。同図は、本実施形態に係る雑音発生装置１における処理の手順を示すフローチャートである。
【００４９】
変換規則決定部２０は、原データ記憶部１０に記憶されている分析対象のデータの変換規則を決定する（ステップＳ２０）。
変換部３１は、原データ記憶部１０に記憶されている分析対象のデータに対して、変換規則に従った変換処理をする（ステップＳ３１）。
乱数印加部３３は、変換後のデータに摂動を印加する（ステップＳ３３）。
分布復元部３５は、摂動を印加した後のデータの分布を復元する（ステップＳ３５）。
逆変換部３７は、変換規則決定部２０により決定された変換規則に対応する逆変換処理をして、逆変換処理後のデータを変換データ記憶部４０に書き込んで記憶させる（ステップＳ３７）。
【００５０】
本実施形態に示したように、雑音発生装置１は、分析対象データに摂動を加えるが、分析精度の低下を抑えることができる。
【００５１】
［第２の実施形態］
（雑音発生装置１Ａと１Ｂの概要）
図４は、本実施形態に係る雑音発生装置１Ａと１Ｂを示す構成図である。前述の図１と同じ構成には、同じ符号を附す。以下、図１に示す雑音発生装置１との相違点を中心に雑音発生装置１Ａと１Ｂについて説明する。
【００５２】
図４に示される雑音発生装置１Ａは、原データ記憶部１０、変換規則決定部２０Ａ、摂動部３０Ａ、及び、摂動データ記憶部５０を備える。
雑音発生装置１Ａにおける変換規則決定部２０Ａは、原データである分析対象のデータの相関性に基づいた変換規則を算出し、分析対象のデータを構成する成分間の相関を低減する変換規則を決定する。変換規則決定部２０Ａは、変換規則の決定に係る構成を、変換規則決定部２０（図１）の構成と同様にすることができる。変換規則決定部２０Ａは、決定した変換規則を摂動部３０Ａと、雑音発生装置１Ｂの摂動部３０Ｂに供給する。
摂動データ記憶部５０は、原データである分析対象のデータに所定の摂動を加えたデータを記憶させる。
摂動部３０Ａは、原データである分析対象のデータに所定の摂動を加える。摂動部３０Ａは、変換部３１と乱数印加部３３Ａとを備える。乱数印加部３３Ａは、前述の乱数印加部３３と同様の方法により、変換規則決定部２０Ａにより決定された変換規則により分析対象の各データの成分間の相関を変換し、変換した後のデータを、摂動データ記憶部５０に記憶させる。
【００５３】
同図に示される雑音発生装置１Ｂは、摂動部３０Ｂ、及び、変換データ記憶部４０を備える。
雑音発生装置１Ｂにおける摂動部３０Ｂは、所定の摂動を加えた後のデータの分布を復元させて、分布を復元させた後に逆変換する。摂動部３０Ｂは、上記の処理により、原データである分析対象のデータに所定の摂動を加えたデータを得る。
摂動部３０Ｂは、分布復元部３５Ｂと逆変換部３７Ｂを備える。
分布復元部３５Ｂは、変換データ記憶部４０Ｂを参照して、記憶されているデータを読み出して、乱数印加部３３により所定の摂動が付加されたデータを相関低減空間のデータに変換する。
逆変換部３７Ｂは、変換規則決定部２０Ａにより決定された変換規則に対応する逆変換処理を、分布復元部３５Ｂにより相関低減空間のデータに変換されたデータに対して実施する。逆変換部３７Ｂは、上記の逆変換処理がなされたデータを変換データ記憶部４０に記憶する。
【００５４】
（雑音発生装置１Ａと１Ｂにおける処理の手順）
図５と図６を参照して、雑音発生装置１Ａと１Ｂにおける処理について説明する。
図５は、本実施形態に係る雑音発生装置１Ａの処理の手順を示すフローチャートである。図６は、本実施形態に係る雑音発生装置１Ｂの処理の手順を示すフローチャートである。
【００５５】
まず、図５に示されるように、雑音発生装置１Ａは、分析対象のデータに所定の摂動を印加する以下の処理をする。変換規則決定部２０は、原データ記憶部１０に記憶されている分析対象のデータの変換規則を決定する（ステップＳ２０）。
変換部３１は、原データ記憶部１０に記憶されている分析対象のデータに対して、変換規則に従った変換処理をする（ステップＳ３１）。
乱数印加部３３は、変換後のデータに摂動を印加して、摂動を印加した後のデータを摂動データ記憶部５０に記憶させる（ステップＳ３３Ａ）。
【００５６】
次に、図６に示されるように、雑音発生装置１Ｂは、雑音発生装置１Ａによって分析対象のデータに所定の摂動を印加された後のデータに対して以下の処理をする。
分布復元部３５Ｂは、摂動データ記憶部５０を参照して、雑音発生装置１Ａにおいて摂動が印加された後のデータである摂動データ記憶部５０に記憶されているデータを取得する。分布復元部３５Ｂは、摂動が印加された後のデータの分布を復元する処理を実施する（ステップＳ３５Ｂ）。
逆変換部３７Ｂは、変換規則決定部２０により決定された変換規則を変換規則決定部２０の変換規則決定部２０Ａから取得する。逆変換部３７Ｂは、変換規則決定部２０Ａから取得した変換規則に対応する逆変換処理をして、逆変換処理後のデータを変換データ記憶部４０Ｂに書き込んで記憶させる（ステップＳ３７Ｂ）。
【００５７】
本実施形態に示したように、雑音発生装置１Ａと１Ｂは、分析対象データを、データを構成する成分間の相関を低減した空間に変換した後に摂動を加えることにより、匿名性を確保しつつ分析精度の低下を抑えることができる。
なお、雑音発生装置１Ａと１Ｂは、上記のステップＳ２０からステップＳ３３Ａまでの処理と、ステップＳ３５ＢからステップＳ３７Ｂまでの処理とに分けて処理を行うことにより、分布の復元と逆変換をする前のデータを利用することが容易になる。このデータを逆変換するためには、変換規則決定部２０により決定された変換規則に従って逆変換する必要があり、換言すれば、逆変換前のデータは、上記の変換規則を用いて暗号化されている状態にあるとみなすことができる。このように暗号化されたデータを配布時に利用することにより、データの秘匿性を確保しつつ、そのデータを配布することができる。
【００５８】
なお、雑音発生装置１Ａと１Ｂは、上記のステップＳ２０からステップＳ３３Ａまでの処理と、ステップＳ３５ＢからステップＳ３７Ｂまでの処理とに分けて処理を行うことにより、分布の復元と逆変換をする前のデータを利用することが容易になる。このデータを逆変換するためには、変換規則決定部２０により決定された変換規則に従って逆変換する必要があり、換言すれば、逆変換前のデータは、上記の変換規則を用いて暗号化されている状態にあるとみなすことができる。このように暗号化されたデータを配布時に利用することにより、データの秘匿性を確保しつつ、そのデータを配布することができる。
【００５９】
また、本発明の実施形態は、上述の例に限るものではなく、本発明の範囲内で様々な形態をとることができる。
例えば、相関関係の抽出に主成分分析を使うのではなく、Ｌ１−ＰＣＡ（PCＡ based on L1-norm maximization）を使っても良い。その場合、変換行列はNewton法などの方法を使って求めることができる。
【００６０】
また、乱数印加部３３は、摂動対象データを変換規則決定部２０から直接受けるのではなく、変換規則決定部２０と同様に記憶部からデータを取得することとしても良い。
【００６１】
また、乱数印加部３３は、１つのデータ毎に逐次、当該データの摂動を行う処理を行うものとして説明したが、変換規則決定部２０により決定された変換規則に従って、データ群に含まれる全データを纏めて変換し、変換された全データにノイズを印加し、ノイズを印加された全データを纏めて逆変換する、という手順に従って処理するようにしてもよい。
【００６２】
また、雑音発生装置１Ａは、変換規則とする変換行列Ａを出力することとしているが、変換行列Ａを出力せずに摂動後のデータ群から求められる変換行列を、変換行列Ａの代わりに用いるようにしてもよい。変数間の相関関係を低減する空間に変換した後、他の変数から独立な（他の変数に影響を与えない）性質を持つ摂動を加える場合、摂動前／後でデータ群の共分散行列から求められる変換行列は近似している。そのため、摂動後のデータ群の共分散行列から求められる変換行列を、摂動前のデータ群の共分散行列から求められる変換行列Ａの代わりに用いることができる。
【００６３】
また、原データには、一部の要素のデータが無く、データ群における特異点になる。このような特異点は、上記の摂動を付加する前に、データが無い要素についてデータを補完するようにするとよい。例えば、一部の要素のデータが無い場合とは、問いに対する回答が無い場合、複数の測定項目のうち特定の測定項目の測定を省略した場合などがある。このような場合、相関に従って導かれる標準値や平均値などを充当して、データを補完してもよい。
【００６４】
なお、本発明における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりメッセージの表示制御を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部または外部に設けられた記録媒体も含まれる。配信サーバの記録媒体に記憶されるプログラムのコードは、雑音発生装置１（１Ａ，１Ｂ）で実行可能な形式のプログラムのコードと異なるものでもよい。すなわち、配信サーバからダウンロードされて雑音発生装置１（１Ａ、１Ｂ）で実行可能な形でインストールができるものであれば、配信サーバで記憶される形式は問わない。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に雑音発生装置１（１Ａ，１Ｂ）で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００６５】
また、上述した機能の一部または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１、１Ａ、１Ｂ  雑音発生装置、１０  原データ記憶部、２０  変換規則決定部、３０  摂動部、３１  変換部、３３  乱数印加部、３５  分布復元部、３７  逆変換部、４０  変換データ記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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