(57)【要約】      （修正有）【課題】プライバシー制約を満たしながら、クライアントによりマシンから取得されたデータを、サードパーティーにより分類してマシンの隠れ状態を求める。【解決手段】方法が、まず、クライアントにおいて、マシンからデータを取得し、これはランダムに置換され、次に、このデータをプライベートデータとしてサーバーに送信する前にチャフが挿入されることにより、データを分類してマシンの隠れ状態を求める。サーバーは、隠れマルコフモデルに従ってプライベートデータを分類し、マシンの状態の、ノイズを含む置換された推定値及びチャフを取得し、これらの推定値及びチャフがサードパーティーに送信される。サードパーティーは、チャフ取り除き、置換順序を用いてノイズを含む推定値を逆置換し、マシンの状態の、ノイズを含む非置換の推定値を取得する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを分類してマシンの隠れ状態を求める方法であって、
クライアントにより、前記マシンからデータを取得することであって、前記データはサンプルを含むことと、
或る置換に従って前記データをランダムに置換して、置換されたデータを生成することと、
前記クライアントにより、前記置換されたデータに対してチャフを或るロケーションにおいて挿入して、プライベートデータを生成することと、
前記クライアントにより、サーバーに前記プライベートデータを送信することと、
前記クライアントにより、サードパーティーに前記チャフの前記ロケーション及び置換順序を送信することと、
前記サーバーにより、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に従って前記プライベートデータの各サンプルを独立して分類し、前記マシンの状態の、ノイズを含む置換された推定値及び前記チャフを取得することと、
前記サーバーにより、前記サードパーティーに、前記状態の、前記ノイズを含む置換された推定値及び前記チャフを送信することと、
前記サードパーティーにより、前記ロケーションを用いて前記チャフを取り除くことと、
前記チャフを取り除いた後に、前記サードパーティーにより、前記置換順序を用いて、前記ノイズを含む置換された推定値を逆置換して、前記マシンの前記状態の、ノイズを含む非置換の推定値を取得することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記サードパーティーにより、エラーを訂正して、前記隠れ状態の推定値を取得することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記サーバーは、あり得る各状態を所与とした前記プライベートデータの統計分布の部分的な知識か、又は前記状態を推定する訓練された分類器のいずれかを有し、前記クライアントは、状態遷移分布の部分的な知識を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ＨＭＭのパラメーターは、状態遷移統計値及び前記プライベートデータの統計値の分布を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記訂正は、時間的相関関係を用いて前記隠れ状態の前記推定値を取得する、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記クライアント、前記サーバー、及び前記サードパーティーは、通信ネットワークにより接続されている、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
３つの関係者間の情報及び計算資源能力は非対称的である、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記分類の間、前記サードパーティーはビタビ再構成プロシージャを適用する、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、データ処理に関し、特に、プライバシー制約を満たしながら、クライアントによりマシンから取得されたデータを、セミトラステッドサーバーの支援でサードパーティーにより分類することを可能にすることに関する。
【背景技術】
【０００２】
ノイズを含むサンプルから、マシンの潜在的な状態、未知の状態、又は状態の時系列を求めることは、様々なマシン診断及びデータ解析の応用に関連する基本的な分類問題である。本明細書では、「マシン」という用語は、経時的に様々な状態にありながら、意図されたアクションを行う任意のデバイスについて包括的に言及するのに用いられる。例示的なマシンは、車両、電気システム、医療マシン、コンピューターシステム、娯楽デバイス等を含む。
【０００３】
この問題に対処する分類方法は、データサンプルを入力として受け取り、潜在的な隠れ状態又はこれらの状態に関する他の関連する情報を再構成したもの（復元物：ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を出力する。
【０００４】
例えば、マシンは、２つの状態、すなわち「正常（ｎｏｒｍａｌ）」又は「故障（ｂｒｏｋｅｎ）」のうちのいずれかにある場合がある。これらの状態は、直接観察することができない。その代わりに、潜在的な状態に何らかの形で関連する、ノイズを含むデータのみが取得可能である。マシンが正常に機能しているか、又は故障しているかを診断することは、潜在的な状態を取得データから推定することに関する問題である。通例、多くの状態、例えば、「コンポーネントＸにおける故障」、「コンポーネントＹにおける故障」等が存在する場合があり、マシンは、経時的にこれらの状態間で切り替わる場合がある。
【０００５】
時間的に展開する未知の状態の、ノイズを含むデータの状況を特徴づけるモデルのうちの１つは、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌ）である。ＨＭＭのパラメーターは、経時的に状態がどのように展開するか、及びサンプルがどのように潜在的な状態に関連するかを説明する統計分布である。例えば、ビタビプロシージャ（Ｖｉｔｅｒｂｉ  ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）は、これらのパラメーターの知識を所与とすると、取得データをもたらした可能性が最も高い潜在的な状態のシーケンスを出力する分類方法である。モデルのパラメーターの知識が欠如していると、効率的な分類方法の設計が極めて大幅に困難になる場合がある。
【０００６】
これまで、この問題に関する上記の説明は、単一の関係者、例えば、マシンにアクセスすることができ、データを取得することができ、分類方法を直接データに適用するクライアントコンピューターのユーザー（クライアント）に関与するものである。しかしながら、クライアントが有する計算資源が不十分な場合がある。
【０００７】
したがって、本発明は、３つの関係者、すなわち、通信ネットワークにより接続された、クライアント、サーバーコンピューター（サーバー）、及びサードパーティーコンピューター（サードパーティー）に関与するシナリオを検討する。ここで、クライアントはデータを取得し、サードパーティーは潜在的な状態を求め、サーバーは、潜在的な状態を推定するための分類プロシージャを可能にするように支援をもたらす。クライアントは、サードパーティーが潜在的な状態を正確に求めることを望む。これは、潜在的なマシンの動作をサードパーティーに有益に通知する要求等の他の理由により動機づけられている場合がある。例えば、サードパーティーは、マシンを保守する主責任を有する場合がある。
【０００８】
このような３つの関係者のシナリオに関する他の動機要因は、クライアント、サーバー、及びサードパーティーの間の情報及び／又は計算能力の非対称性を含む場合もある。例えば、サーバーは、マシンモデルに関する独占的な情報、より優れた分類アルゴリズム、及び／又はより多くの計算資源を有し、このシナリオに関する外部インセンティブを有する、すなわち、サーバー及び／又はサードパーティーが、マシンに対する契約された保守サービスを提供する場合がある。
【０００９】
情報の非対称性が存在する場合、クライアント、サーバー、及びサードパーティーのいずれもが、単独ではマシンパラメーター、すなわち、ＨＭＭ統計モデルに関する知識を十分に有しない可能性があり、したがって、これら３つのエンティティの協調は、任意の関係者が単独で達成することができる再構成よりも優れた再構成をもたらすのに役立つことができる。
【００１０】
当然ながら、このシナリオの範疇で、クライアント及びサーバーによりプライバシー制約が課される場合がある。クライアントは、データを妥当なレベルまで秘匿することによりデータのプライバシーを保護し、及び／又は、例えば、マシンの動作に関連する機密情報を公開することを回避するために再構成された状態のプライバシーを保護することを強く望む場合がある。クライアントは、サーバー及びサードパーティーに対する様々なプライバシー要求を有する場合がある。
【００１１】
例えば、サーバー及びサードパーティーの双方が、或る程度信頼されているサービス提供者であるが、それにもかかわらず、クライアントは、サーバー及びサードパーティーのサービスを利用する間に可能な限りのプライバシーを維持することを更に望む場合がある。サーバーは、データを妥当なレベルまで秘匿することによりマシンパラメーターの独占的な知識のプライバシーを保護して、例えば、その独占性の価値を維持することを望む場合もある。したがって、課題は、これらの３つの関係者のプライバシーを保護しながら、潜在的な状態を再構成するこれらの関連する関係者間の協調的分類方法を構成することである。
【発明の概要】
【００１２】
本実施形態は、データを分類してマシンの隠れ状態を求める方法及びシステムを提供する。本方法は、３つの関係者、すなわち、クライアントコンピューター（クライアント）、サーバーコンピューター（サーバー）、及びサードパーティーコンピューター（サードパーティー）において動作する。クライアントはデータを取得し、サードパーティーは分類結果を受け取る。サーバーは、分散した方法で分類を行うことへの支援をもたらす。加えて、プライバシーに関する配慮は、クライアントのデータのプライバシーをサーバー及びサードパーティーの双方から保護することに関する。
【００１３】
本発明は、プライバシー制約並びに３つの関係者の間で生じ得る情報及び計算資源能力の非対称性が存在する場合に分類を行うことの問題に対処する。
【００１４】
本方法は、ＨＭＭ過程から観察されるクライアントのデータから潜在的な隠れ状態を再構成することに関して、サーバーがサードパーティーを支援することを可能にする。サーバーは、状態遷移分布の知識を必要としない。代わりに、サーバーは、あり得る各状態を所与としたデータの統計分布の部分的な知識か、又は状態の推定値を再構成する訓練された分類プロシージャのいずれかを有すれば十分である。サードパーティーは、各状態におけるデータ分布に関する知識を必要としない。
【００１５】
本方法は、データ及び再構成された状態をサーバーから部分的に秘匿し、データをサードパーティーから部分的に秘匿することにより、妥当なレベルのプライバシーをクライアントに提供する。また、本方法は、データ分布に関するサーバーの知識及び／又は分類プロシージャのパラメーターの詳細の大部分を秘匿することにより、妥当なレベルのプライバシーをサーバーに提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る、データを分類してマシンの隠れ状態を求める方法の概略図である。
【図２】本発明の実施形態に係る、隠れマルコフモデル過程の概略図である。
【図３】本発明の実施形態に係る、ノイズを含むデータの隠れ状態を求める方法の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、本発明の実施形態の係る、データを分類してマシン３００の隠れ状態を求めるためのシステムを概略的に示す。図３は、本方法の詳細なステップを示す。システムは、ユーザーの管理下にあるクライアント１０１と、サーバー１０２と、サードパーティー１０３とを含み、これらは全て通信ネットワーク１０４により接続されている。
【００１８】
クライアントは、マシンからサンプルの形でデータを取得し（３１０）、或る置換に従ってこのデータをランダムに置換し（３２０）、置換されたデータ１１０を生成する。クライアントは、置換されたデータにチャフ（ｃｈａｆｆ）を或るロケーションにおいて挿入して、プライベートデータも生成する。「チャフ」は、これらのロケーションにおいてランダムに挿入された人工データ点を含む。本質的に、チャフによってプライベートデータの解読が困難になる。次に、クライアントは、サーバー１０３にプライベートデータ１１０を送信する（３３０）。クライアントは、サードパーティーにチャフのロケーション及び置換順序も送信する（３４０）。
【００１９】
サーバーは、データの分類を支援してこれらの潜在的な状態を復元するためのモデル情報及び計算能力を有する。サーバーは、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に従って、プライベートデータのサンプルを独立して分類し（３５０）、マシンの隠れ状態の、ノイズを含む置換された推定値、及びチャフを分類結果１３０として取得する。分類結果１３０は、サードパーティー１０３に送信される。分類器を訓練することができることが理解されよう。
【００２０】
サードパーティーは、チャフロケーションを用いてチャフを取り除き、その後、分類結果を逆置換（ｉｎｖｅｒｔ）して（３７０）、マシンの状態の、ノイズを含む非置換の推定値３７１を取得する。必要に応じてエラーを訂正して（３８０）、復元された隠れ状態３９０の精度を改善することができる。例えば、サードパーティーは、潜在的な状態シーケンスの時間的相関関係の知識を用いることができる。例えば、サードパーティーは、ビタビ再構成プロシージャを適用して、状態シーケンスの再構成におけるエラーを低減することができる。
【００２１】
図２に示すように、この分類には、隠れマルコフモデル（ＨＨＭ）を用いる。このモデルを用いて、時間２０２とともに取得された、ノイズを含むデータ２０１を処理して、隠れ状態２０３を推定する。ＨＭＭのパラメーターは、状態遷移統計値及び観測統計値の分布を含む。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【外国語明細書】
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