(57)【要約】方法が、まず、データをランダムに置換して、クライアントを挿入してプライベートデータを生成することによって、データを分類してシステムの隠れ状態を求める。サーバーが、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に従ってプライベートデータを分類し、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する。これらの推定値及びチャフはクライアントに返される。次に、クライアントはチャフを取り除き、ノイズを含む置換された推定値を逆置換して、状態の、ノイズを含む非置換の推定値を得る。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを分類してシステムの隠れ状態を求める方法であって、
クライアントにより、前記システムから取得された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チャフを挿入して、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返すことと、
前記クライアントにより、前記チャフを取り除くことと、
前記クライアントにより、前記チャフを取り除いた後に、前記ノイズを含む置換された推定値を逆置換して、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、
前記クライアントにより、エラーを訂正して、前記隠れ状態の推定値を得ることと、
を備えた方法。
【請求項２】
サーバーは、各あり得る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３】
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４】
前記チャフはランダムデータである
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、データ処理及び情報セキュリティに関し、より詳細には、プライバシー制約下で、サーバーによってクライアントのプライベートデータを分類して、システムの隠れ状態を求めることに関する。
【背景技術】
【０００２】
システムのノイズを含む観測値から、システムの潜在的な状態、未知の状態、又は隠れた状態を求めることは、様々なシステム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。
【０００３】
この問題に対処する分類方法は、取得データを入力として受け取り、潜在的な状態、又はこれらの状態に関する他の関連する情報の推定値を出力する。
【０００４】
例えば、システムは正常（ｎｏｒｍａｌ）状態又は故障（ｂｒｏｋｅｎ）状態のうちのいずれかにある場合がある。通常、２つよりも多くの関連状態、例えば、「コンポーネントＸ、Ｙ又はＺ等における障害」が存在する可能性があり、システムは、経時的にこれらの状態間で切り替わる可能性がある。これらの状態は直接観測することができない。代わりに、潜在的な状態に何らかの形で関係するノイズを含むデータのみを取得することができる。システムが正常に動作しているか又は故障しているかを判断することは、取得データから潜在的な状態を推測する問題である。
【０００５】
ノイズを含むデータ及び時間的に展開する未知の状態のモデルは、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌ）であり得る。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、及びデータが潜在的な状態にどのように関連するかを説明する統計分布を含む。ビタビ分類法は、これらのパラメーターの知識を所与として、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。モデルのパラメーターの知識が欠如していると、分類方法の設計が大幅に困難になる可能性がある。
【０００６】
単純な方法では、クライアントがノイズを含むデータを取得し、分類方法を有する。しかしながら、クライアントの資源が制約されているとき、サーバーは、クライアントが潜在的な隠れ状態を推定するのを支援することができる。クライアントとサーバーとの間のそのような二者協調の動機付けは、クライアント及びサーバーの情報又は能力の非対称性に起因する可能性がある。例えば、サーバーは、システムモデルに関する独占的な情報、より優れた分類方法、及びより良好な計算資源を有する場合がある。情報の非対称性が存在する場合、クライアントも、サーバーも、単独ではシステムパラメーターの完全な知識を有しない可能性があり、したがって、二者の協調は、いずれか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共同でもたらすのに役立つことができる。
【０００７】
当然ながら、この協調に参加するクライアント及びサーバーの双方にプライバシーの問題が存在する場合がある。クライアントは、取得データ及び推定状態のプライバシーを保護することを望む。サーバーは、システムパラメーター及びその分類器に関する独占的な知識のプライバシーを保護することを望む。
【発明の概要】
【０００８】
本発明の実施形態は、サーバーとクライアントとの間にプライバシーの問題並びに情報及び能力の非対称性の可能性が存在するときに、クライアントデータをサーバーによって分類する方法を提供する。本発明は、クライアントが隠れマルコフモデルを用いてノイズを含む取得データからシステムの潜在的な隠れ状態を推定することをサーバーが支援することを可能にする。
【０００９】
サーバーは、状態遷移分布の明示的な知識を必要としない。サーバーは、各あり得る状態を所与としたデータの統計分布の部分的な知識か、又は隠れ状態を推定する訓練された分類器のいずれかを有しさえすればよい。クライアントは、各状態下のデータ分布の知識を必要としない。クライアントは、状態遷移分布の部分的な知識を有しさえすればよい。
【００１０】
本方法は、推定状態のシーケンスをサーバ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分類パラメーターの詳細をクライアントから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】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態による、サーバーによってクライアントのプライベートデータを分類する方法の概略図である。
【図２】本発明の実施形態による、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よる、ノイズを含むデータの隠れ状態を求めるシステム及び方法の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
システム概観
図１に示すように、本発明の実施形態は、サーバー１０４によってクライアントのプライベートデータ１０５を分類して、システム１００の隠れ状態２０３を推定する方法を提供する。クライアント１０２のユーザー１０１は、プライベートデータ１０３を分類することを望む。クライアントは、プライベートデータをサーバーに送信する。サーバーは、解析結果１０５をクライアントに返す。次に、クライアントは、結果を後処理して、プライベートデータの分類、すなわち、隠れ状態の推定値３８０を得る。
【００１３】
図２に示すように、この分類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。
【００１４】
図３は、図１に示す方法及びシステムの詳細を示す。クライアント１０２は、ノイズを含むデータ３１１を取得する（３１０）。データは、ランダムに置換されて、置換されたデータが生成され、チャフ（ｃｈａｆｆ）、例えばランダムデータが置換されたデータに挿入されて（３２０）、プライベートデータ１０３が生成される。プライベートデータ１０３はサーバー１０４に送信される（３３０）。サーバーは、データの各サンプルを独立して分類する（３４０）。サーバーは、置換された状態推定値及びチャフ３４１をクライアントに返す（３５０）。
【００１５】
クライアントは、置換を逆置換し（３６０）、チャフを取り除き、ノイズを含む非置換の推定値３６１を取得する。ノイズ推定値におけるエラーを時間的相関関係により訂正して（３７０）、状態推定値３８０を得る。
【００１６】
クライアントデータはＨＭＭプロセスに従って生成され、ユーザーはＨＭＭの潜在的な状態を復元することを望む。サーバーは、クライアントが状態３８０を復元するのを支援するように分類を実行するための情報及び計算能力を有する。両者のプライバシーを保持するために、クライアント及びサーバーは以下のように協調する。
【００１７】
以下のように、クライアントは取得データをサーバーに送信する前にデータを変更してプライバシーを保持する。データの順序がランダムに置換される。クライアントのみに知られた人工ランダムデータが、置換されたデータにおいてチャフとしてランダムに挿入される。
【００１８】
サーバーは、受信したプライベートデータに分類器を適用する。分類器は、各データ点に独立して作用し、データ点を生成した可能性が最も高い潜在的な状態が得られる。
【００１９】
クライアントは、返された結果を後処理し、置換及びチャフを取り除き、状態の時間的相関関係の任意の知識を適用して再構成の性能を改善することができる。例えば、チャフに対応する結果は取り除かれ、逆置換を行うことによって順序が復元される。クライアントは、状態の相関関係の知識を用いて、時間的相関関係を適用して結果におけるエラーを平滑化する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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