特許 6660319 分類装置、分類方法及び分類プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6660319

(24)【登録日】2020年2月12日

(45)【発行日】2020年3月11日

(54)【発明の名称】分類装置、分類方法及び分類プログラム

(51)【国際特許分類】

   G09C 1/00 20060101AFI20200227BHJP

【ＦＩ】

   G09C1/00 650Z

【請求項の数】4

【全頁数】8

(21)【出願番号】特願2017-18878(P2017-18878)

(22)【出願日】2017年2月3日

(65)【公開番号】特開2018-124513(P2018-124513A)

(43)【公開日】2018年8月9日

【審査請求日】2019年1月21日

(73)【特許権者】

【識別番号】000208891

【氏名又は名称】ＫＤＤＩ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100106002

【弁理士】

【氏名又は名称】正林 真之

(74)【代理人】

【識別番号】100120891

【弁理士】

【氏名又は名称】林 一好

(72)【発明者】

【氏名】ローマン モハンマド シャーリア

(72)【発明者】

【氏名】オニバン バス

(72)【発明者】

【氏名】清本 晋作

【審査官】 行田 悦資

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１０−２３７６５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−２２４９０５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−１０１３３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−０９７３５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 佐久間淳ほか，プライバシ保護データマイニング，人工知能学会誌，日本，社団法人人工知能学会，２００９年 ３月 １日，第24巻, 第2号，p.283−294

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０９Ｃ １／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のパーティから、完全準同型の暗号方式により公開鍵で暗号化された複数のデータを受信する第１受信部と、
前記データ間のユークリッド距離と所定の距離との大小関係を求める演算を、暗号化された状態で行う演算部と、
前記演算の結果を前記複数のパーティに送信する第１送信部と、
前記演算の結果を各パーティの秘密鍵を用いたマルチパーティ計算により復号した値により得られた前記大小関係の判定値を受信する第２受信部と、
前記判定値に基づいて、前記複数のデータを分類したクラスタを生成するクラスタリング部と、
前記クラスタの情報を前記公開鍵により暗号化し、前記複数のパーティに送信する第２送信部と、を備える分類装置。

【請求項2】

前記演算部は、前記ユークリッド距離の２乗と、前記所定の距離の２乗と、の差分値の暗号データを算出し、
前記第２受信部は、前記差分値に基づく前記大小関係の判定値を受信する請求項１に記載の分類装置。

【請求項3】

複数のパーティから、完全準同型の暗号方式により公開鍵で暗号化された複数のデータを受信する第１受信ステップと、
前記データ間のユークリッド距離と所定の距離との大小関係を求める演算を、暗号化された状態で行う演算ステップと、
前記演算の結果を前記複数のパーティに送信する第１送信ステップと、
前記演算の結果を各パーティの秘密鍵を用いたマルチパーティ計算により復号した値により得られた前記大小関係の判定値を受信する第２受信ステップと、
前記判定値に基づいて、前記複数のデータを分類したクラスタを生成するクラスタリングステップと、
前記クラスタの情報を前記公開鍵により暗号化し、前記複数のパーティに送信する第２送信ステップと、をコンピュータが実行する分類方法。

【請求項4】

複数のパーティから、完全準同型の暗号方式により公開鍵で暗号化された複数のデータを受信する第１受信ステップと、
前記データ間のユークリッド距離と所定の距離との大小関係を求める演算を、暗号化された状態で行う演算ステップと、
前記演算の結果を前記複数のパーティに送信する第１送信ステップと、
前記演算の結果を各パーティの秘密鍵を用いたマルチパーティ計算により復号した値により得られた前記大小関係の判定値を受信する第２受信ステップと、
前記判定値に基づいて、前記複数のデータを分類したクラスタを生成するクラスタリングステップと、
前記クラスタの情報を前記公開鍵により暗号化し、前記複数のパーティに送信する第２送信ステップと、をコンピュータに実行させるための分類プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、秘匿されたデータを分類する分類装置、分類方法及び分類プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ Ｎｏｉｓｅ）と呼ばれるクラスタリング手法が利用されている。
個人情報又は機密情報を所有するユーザは、ＤＢＳＣＡＮを使用して、一方の当事者のデータを他の当事者に明らかにすることなく、統合されたデータセットから意味のある情報を抽出したい場合がある。非特許文献１及び２では、プライバシを保護して２者のデータをクラスタリングする分散型ＤＢＳＣＡＮのプロトコルが提案されている。
また、非特許文献３では、秘匿された複数パーティのデータの、準同型暗号による演算方式が提案されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【非特許文献1】Ｊ． Ｌｉｕ， Ｌ． Ｘｉｏｎｇ， Ｊ． Ｌｕｏ， ａｎｄ Ｊ． Ｚ． Ｈｕａｎｇ， “Ｐｒｉｖａｃｙ ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ＤＢＳＣＡＮ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，” Ｔｒａｎｓ． Ｄａｔａ Ｐｒｉｖａｃｙ， ｖｏｌ． ６， ｎｏ． １， ｐｐ． ６９−８５， ２０１３．

【非特許文献2】Ｋ． Ａ． Ｋｕｍａｒ ａｎｄ Ｃ． Ｐ． Ｒａｎｇａｎ， “Ｐｒｉｖａｃｙ ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｄｂｓｃａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，” ｉｎ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ． Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００７， ｐｐ． ５７−６８．

【非特許文献3】Ａ． Ｌｏｐｅｚ−Ａｌｔ， Ｅ． Ｔｒｏｍｅｒ， ａｎｄ Ｖ． Ｖａｉｋｕｎｔａｎａｔｈａｎ， “Ｃｌｏｕｄ−ａｓｓｉｓｔｅｄ ｍｕｌｔｉｐａｒｔｙ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｆｕｌｌｙ ｈｏｍｏｍｏｒｐｈｉｃ ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ．” ＩＡＣＲ Ｃｒｙｐｔｏｌｏｇｙ ｅＰｒｉｎｔ Ａｒｃｈｉｖｅ， ｖｏｌ． ２０１１．

【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、従来のＤＢＳＣＡＮのプロトコルは、３者以上のマルチパーティを効率的に扱うことができなかった。

【0005】

本発明は、複数の当事者が秘匿データを他の当事者と共有することなく、クラスタリングするための分類装置、分類方法及び分類プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明に係る分類装置は、複数のパーティから、完全準同型の暗号方式により公開鍵で暗号化された複数のデータを受信する第１受信部と、前記データ間のユークリッド距離と所定の距離との大小関係を求める演算を、暗号化された状態で行う演算部と、前記演算の結果を前記複数のパーティに送信する第１送信部と、前記演算の結果を各パーティの秘密鍵を用いたマルチパーティ計算により復号した値により得られた前記大小関係の判定値を受信する第２受信部と、前記判定値に基づいて、前記複数のデータを分類したクラスタを生成するクラスタリング部と、前記クラスタの情報を前記公開鍵により暗号化し、前記複数のパーティに送信する第２送信部と、を備える。

【0007】

前記演算部は、前記ユークリッド距離の２乗と、前記所定の距離の２乗と、の差分値の暗号データを算出し、前記第２受信部は、前記差分値に基づく前記大小関係の判定値を受信してもよい。

【0008】

本発明に係る分類方法は、複数のパーティから、完全準同型の暗号方式により公開鍵で暗号化された複数のデータを受信する第１受信ステップと、前記データ間のユークリッド距離と所定の距離との大小関係を求める演算を、暗号化された状態で行う演算ステップと、前記演算の結果を前記複数のパーティに送信する第１送信ステップと、前記演算の結果を各パーティの秘密鍵を用いたマルチパーティ計算により復号した値により得られた前記大小関係の判定値を受信する第２受信ステップと、前記判定値に基づいて、前記複数のデータを分類したクラスタを生成するクラスタリングステップと、前記クラスタの情報を前記公開鍵により暗号化し、前記複数のパーティに送信する第２送信ステップと、をコンピュータが実行する。

【0009】

本発明に係る分類プログラムは、複数のパーティから、完全準同型の暗号方式により公開鍵で暗号化された複数のデータを受信する第１受信ステップと、前記データ間のユークリッド距離と所定の距離との大小関係を求める演算を、暗号化された状態で行う演算ステップと、前記演算の結果を前記複数のパーティに送信する第１送信ステップと、前記演算の結果を各パーティの秘密鍵を用いたマルチパーティ計算により復号した値により得られた前記大小関係の判定値を受信する第２受信ステップと、前記判定値に基づいて、前記複数のデータを分類したクラスタを生成するクラスタリングステップと、前記クラスタの情報を前記公開鍵により暗号化し、前記複数のパーティに送信する第２送信ステップと、をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、複数の当事者が秘匿データを他の当事者と共有することなく、クラスタリングできる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態に係る分類システムの構成を示す図である。

【図2】実施形態に係るサーバの機能構成を示す図である。

【図3】実施形態に係る分類方法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】

【0012】

以下、本発明の実施形態の一例について説明する。
図１は、本実施形態に係る分類システム１００の構成を示す図である。
分類システム１００は、秘匿対象データを保有する複数（Ｎ）パーティそれぞれの端末Ｐ_ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）と、分類装置としてのサーバＳとを備え、互いにネットワークで通信接続されている。

【0013】

端末Ｐ_ｉは、後述のＭｕｌｔｉｐａｒｔｙ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ（マルチパーティ計算）により協働することによって、データの暗号化及び復号を行える。端末Ｐ_ｉは、それぞれが保有するデータセットを互いに、さらには第三者のサーバＳにも明らかにすることなく、クラスタリングの演算結果を取得する。
サーバＳは、端末Ｐ_ｉから準同型暗号による秘匿データを受信し、後述のＤＢＳＣＡＮによってクラスタリングの演算を行う。

【0014】

まず、分類システム１００で利用される要素技術について説明する。
［Ｍｕｌｔｉｐａｒｔｙ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ（ＭＰＣ）］
ＭＰＣのプロトコルでは、キー準同型の公開鍵暗号方式により、各ユーザの公開鍵ｐｋ_１、・・・、ｐｋ_Ｎから結合公開鍵ｐ_ｋと、各ユーザの秘密鍵ｓｋ_１、・・・、ｓｋ_Ｎから結合秘密鍵ｓｋとが生成される。各ユーザは、それぞれの所有データを結合公開鍵ｐｋで暗号化できる。このプロトコルは、ｔ（＜Ｎ）人のユーザの秘密鍵ｓｋ_ｉ（１≦ｉ≦ｔ）を用いて暗号データが復号される。

【0015】

［準同型暗号］
完全準同型の暗号方式は、メッセージ空間Ｍ内の要素ｍ_１、ｍ_２について、以下の２つの特性を持つ。
ｄｅｃｒｙｐｔ（ｅｎｃｒｙｐｔ（ｍ_１）＋ｅｎｃｒｙｐｔ（ｍ_２））＝ｍ_１＋ｍ_２
ｄｅｃｒｙｐｔ（ｅｎｃｒｙｐｔ（ｍ_１）×ｅｎｃｒｙｐｔ（ｍ_２））＝ｍ_１×ｍ_２
なお、演算「＋」及び「×」は、要素ごとの加算及び乗算である。

【0016】

［ＤＢＳＣＡＮ］
定義１：密度到達可能（ｄｅｎｓｉｔｙ−ｒｅａｃｈａｂｌｅ）
あるオブジェクト（データ点）ｐ_ｉから特定の半径ε内に最小個数ＭｉｎＰｔｓ以上のデータ点を含む場合、半径ε内のデータ点ｐ_ｉ＋１はデータ点ｐ_ｉから直接密度到達可能である。
直接密度到達可能なデータ点ｐ_１、・・・、ｐ_ｎの有限列がある場合、ｐ_１＝ｑ、ｐ_ｎ＝ｑとすると、データ点ｐはデータ点ｑから密度到達可能である。

【0017】

定義２：密度接続（ｄｅｎｓｉｔｙ−ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）
データ点ｐ及びデータ点ｑの両方がデータ点ｏから密度到達可能であるようなデータ点ｏがある場合、データ点ｐとデータ点ｑとは、密度接続な関係にある。

【0018】

定義３：クラスタ
Ｄをデータ点の集合とする。クラスタＣは、以下の条件を満たすＤの空でない部分集合である。
・クラスタＣは、全データ集合Ｄに含まれる全データ点に対して、密度到達可能なデータ点の極大集合である（極大性）。
・クラスタＣ内の全データ点は、相互に密度接続の関連にある（接続性）。

【0019】

定義４：ノイズ
ノイズは、クラスタＣに属さない集合Ｄ内のデータ点の集合である。

【0020】

ここで、あるデータ点ｐから半径εの範囲内にＭｉｎＰｔｓ以上のデータ点がある場合、このデータ点ｐはコアポイントと呼ばれる。コアポイントは、クラスタの内部にある。境界ポイントは、コアポイントの近傍にあるが、半径εの範囲内のデータ点がＭｉｎＰｔｓよりも少ない。ノイズポイントは、コアポイント又は境界ポイントではない任意のポイントである。

【0021】

次に、分類システム１００によるクラスタリング手法を説明する。
図２は、本実施形態に係るサーバＳの機能構成を示す図である。
サーバＳは、第１受信部１１と、演算部１２と、第１送信部１３と、第２受信部１４と、クラスタリング部１５と、第２送信部１６とを備える。

【0022】

第１受信部１１は、複数のパーティの端末Ｐ_ｉから、完全準同型の暗号方式により公開鍵で暗号化された複数のデータを受信する。

【0023】

演算部１２は、データ間のユークリッド距離ｄｉｓｔと所定の距離（前述の半径ε）との大小関係を求める演算を、暗号化された状態で行う。具体的には、演算部１２は、ｄｉｓｔの２乗と、εの２乗との差分値の暗号データを算出する。

【0024】

第１送信部１３は、演算部１２による演算の結果を複数のパーティの端末Ｐ_ｉに送信する。
演算結果を受信した端末Ｐ_ｉは、演算の結果を各パーティの秘密鍵を用いたＭＰＣにより復号し、復号結果である差分値から、ｄｉｓｔとεとの大小関係を判定する。

【0025】

第２受信部１４は、端末Ｐ_ｉから、ｄｉｓｔとεとの大小関係の判定値を受信する。
例えば、第２受信部１４は、ｄｉｓｔ≦εの場合に「１」を、ｄｉｓｔ＞εの場合に「０」を受信する。

【0026】

クラスタリング部１５は、第２受信部１４が受信した判定値に基づいて、ＤＢＳＣＡＮにより複数のデータを分類したクラスタを生成する。

【0027】

第２送信部１６は、クラスタの情報を公開鍵により暗号化し、複数のパーティの端末Ｐ_ｉに送信する。
端末Ｐ_ｉは、受信したデータをＭＰＣにより復号し、クラスタリングの結果を取得する。

【0028】

図３は、本実施形態に係る分類方法を示すフローチャートである。
ステップＳ１において、各パーティの端末Ｐ_ｉは、データｘ_ｉを暗号化し（ｃ_ｉ＝Ｅｎｃ_ｐｋ（ｘ_ｉ））、暗号化データｃ_ｉを生成する。
ステップＳ２において、端末Ｐ_ｉは、暗号化データｃ_ｉをサーバＳに送信する。

【0029】

ステップＳ３において、サーバＳは、暗号化データｃ_ｉをデータ点ｐとして選択し、ｐと別のデータ点ｐ’との間の暗号化されたユークリッド距離ｄｉｓｔを、次のように計算する。
ｄｉｓｔ^２＝（Ｅｎｃ_ｐｋ（ｐ）−Ｅｎｃ_ｐｋ（ｐ’））^２
＝Ｅｎｃ_ｐｋ（ｐ）^２−２Ｅｎｃ_ｐｋ（ｐ）Ｅｎｃ_ｐｋ（ｐ’）＋Ｅｎｃ_ｐｋ（ｐ’）^２
さらに、サーバＳは、ｄｉｓｔとεとを比較する演算として、次の計算を行う。
ｄ_ｉ^２＝Ｅｎｃ_ｐｋ（ｄｉｓｔ^２）＋Ｅｎｃ_ｐｋ（−ε^２）
＝Ｅｎｃ_ｐｋ（ｄｉｓｔ^２−ε^２）

【0030】

ステップＳ４において、サーバＳは、暗号化データｄ_ｉ^２を複数の端末Ｐに送信する。
ステップＳ５において、複数の端末Ｐは、ＭＰＣにより協働してｄ_ｉ^２を復号し、ｄｉｓｔとεとの大小関係を判定する。

【0031】

ステップＳ６において、端末Ｐのいずれかは、ステップＳ５の判定結果を平文でサーバＳに送信する。具体的には、例えば、ｄｉｓｔ≦εの場合に「１」が、ｄｉｓｔ＞εの場合に「０」が送信される。

【0032】

ステップＳ７において、サーバＳは、データ点ｐからＤＢＳＣＡＮのプロトコルに従い、ε及びＭｉｎＰｔｓに関して密度到達可能な全ての点を取得する。
このとき、ｐがコアポイントであれば、クラスタが形成される。

【0033】

ステップＳ８において、サーバＳは、全てのデータ点を処理したか否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合、処理はステップＳ９に移り、判定がＮＯの場合、処理はステップＳ３に戻り、次のデータ点が選択される。

【0034】

ステップＳ９において、サーバＳは、形成されたクラスタの情報を公開鍵により暗号化する。
ステップＳ１０において、サーバＳは、暗号化したクラスタの情報を複数パーティの端末Ｐに送信する。
ステップＳ１１において、複数の端末Ｐは、ステップＳ９で受信した暗号データをＭＰＣにより協働して復号し、クラスタの情報を取得する。

【0035】

本実施形態によれば、分類システム１００において、複数のパーティは、完全準同型の暗号方式により、データセットを互いに共有することなく、さらに、サーバＳにも知られることなく、ＤＢＳＣＡＮによるクラスタリングの計算をサーバＳに実行させる。このとき、サーバＳは、データ間のユークリッド距離と所定の距離との大小関係を、暗号化されたまま演算するが、複数パーティによるＭＰＣにより結果のみを取得する。
具体的には、サーバＳは、大小関係を２乗の差分として計算することにより、加算及び乗算のみで結果を得ることができるので、完全準同型の暗号方式により、暗号化されたまま演算できる。

【0036】

このように、分類システム１００は、高負荷な演算をサーバＳにアウトソースすることで、複数パーティの端末Ｐの処理負荷を低減させつつも、サーバＳに対してデータセットを公開することなく、安全にクラスタリングを実行できる。

【0037】

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

【0038】

分類システム１００による分類方法は、ソフトウェアにより実現される。ソフトウェアによって実現される場合には、このソフトウェアを構成するプログラムが、情報処理装置（コンピュータ）にインストールされる。また、これらのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭのようなリムーバブルメディアに記録されてユーザに配布されてもよいし、ネットワークを介してユーザのコンピュータにダウンロードされることにより配布されてもよい。さらに、これらのプログラムは、ダウンロードされることなくネットワークを介したＷｅｂサービスとしてユーザのコンピュータに提供されてもよい。

【符号の説明】

【0039】

Ｐ 端末
Ｓ サーバ
１１ 第１受信部
１２ 演算部
１３ 第１送信部
１４ 第２受信部
１５ クラスタリング部
１６ 第２送信部
１００ 分類システム

【図1】

【図2】

【図3】