特許 7555894 通信装置

(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】

(24)【登録日】2024-09-13

(45)【発行日】2024-09-25

(54)【発明の名称】通信装置

(51)【国際特許分類】

   H04L 43/00 20220101AFI20240917BHJP

   G16Y 30/00 20200101ALI20240917BHJP

【ＦＩ】

H04L43/00

G16Y30/00

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2021159018

(22)【出願日】2021-09-29

(65)【公開番号】P2023049340

(43)【公開日】2023-04-10

【審査請求日】2023-07-18

(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】100165179

【弁理士】

【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡

(74)【代理人】

【識別番号】100175824

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 淳一

(74)【代理人】

【識別番号】100114937

【弁理士】

【氏名又は名称】松本 裕幸

(72)【発明者】

【氏名】中原 正隆

(72)【発明者】

【氏名】奥井 宣広

(72)【発明者】

【氏名】窪田 歩

【審査官】前田 健人

(56)【参考文献】

【文献】特開２００８－０５２６３７（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１９／０７３５５７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－２１２６１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－００５４０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－１４８７７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－２０８８６１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－１４４７５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１８３４７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－１７６７５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０２８４３４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０１９８８０１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１８／１５０５０３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】中国特許出願公開第１１３０６７８０４（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｌ ４３／００－４３／５５

Ｇ１６Ｙ ３０／００－３０／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報取得デバイスが生成した通信データを取得する通信データ取得部と、
生成された前記通信データを記憶する記憶部と、
前記通信データのうちの第１通信データと、前記第１通信データよりも過去に生成されて前記記憶部に記憶された第２通信データとの相関を演算する相関演算部と、
前記相関演算部の演算結果に基づいて、前記第１通信データの送信要否を判定する判定部と、
前記判定部が送信すると判定した前記第１通信データを外部装置に送信する送信部と、
を備え、
前記判定部は、外部装置が、マルウェアに感染している可能性が高い通信データを要求しているか、低い通信データを要求しているかにさらに基づいて、前記第１通信データの送信要否を判定する
通信装置。

【請求項2】

前記通信データを正規化するデータ正規化部
をさらに備え、
前記相関演算部は、前記データ正規化部が正規化した前記第１通信データと、前記データ正規化部が正規化した前記第２通信データとの相関を演算する
請求項１に記載の通信装置。

【請求項3】

前記データ正規化部は、
前記通信データが、前記情報取得デバイスが送信する本来のデータに近しいか否かを判定することにより、前記通信データを正規化する
請求項２に記載の通信装置。

【請求項4】

前記データ正規化部は、
前記情報取得デバイスの種類、前記通信データの宛先、前記通信データの送信頻度の少なくとも１つに基づいて、前記通信データを正規化する
請求項２または請求項３に記載の通信装置。

【請求項5】

前記判定部は、
前記情報取得デバイスの種類、前記通信データの宛先、前記通信データの送信頻度の少なくとも１つに基づいて、前記第１通信データの送信要否を判定する
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の通信装置。

【請求項6】

前記判定部は、
前記第１通信データのうち、前記第２通信データとの演算結果が相対的に高い前記第１通信データを、送信すると判定する
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の通信装置。

【請求項7】

前記判定部は、
前記第１通信データのうち、前記第２通信データとの演算結果が相対的に低い前記第１通信データを、送信すると判定する
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の通信装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、通信装置に関する。

【背景技術】

【0002】

複数の拠点サーバと、それらを束ねる統括サーバで構成され、統括サーバが拠点サーバから収集したデータを処理する分散型データ処理システムがある。こうした分散型データ処理システムにおいて、各拠点サーバのデータをそのまま統括拠点が収集することはコストが増大するという課題がある。

【0003】

この課題に対して、統括拠点で拠点サーバから収集するデータの属性をもとにデータ転送量の削減をする方法が提案されている。各拠点サーバで収集したデータは統括サーバで全拠点データとして束ねられる。各拠点のデータは列ごとに統合可否が判定される。統括サーバは各拠点のデータを列ごとに結合することで多くの拠点で統合可能と判断されていた列を見つけ、次回以降の送信時に統合してから送るようにすることで、データ転送量を削減する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】国際公開第２０１８／１５０５０３号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上述した技術では、各拠点サーバで収集されたデータは、全て統括サーバに送信されるため、拠点サーバと統括サーバ間の通信量が増大するという課題があった。
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、通信量を抑制可能な通信装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

（１）本発明の一態様は、情報取得デバイスが生成した通信データを取得する通信データ取得部と、生成された前記通信データを記憶する記憶部と、前記通信データのうちの第１通信データと、前記第１通信データよりも過去に生成されて前記記憶部に記憶された第２通信データとの相関を演算する相関演算部と、前記相関演算部の演算結果に基づいて、前記第１通信データの送信要否を判定する判定部と、前記判定部が送信すると判定した前記第１通信データを外部装置に送信する送信部と、を備え、前記判定部は、外部装置が、マルウェアに感染している可能性が高い通信データを要求しているか、低い通信データを要求しているかにさらに基づいて、前記第１通信データの送信要否を判定する通信装置である。
（２）本発明の一態様は、上記（１）に記載の通信装置において、前記通信データを正規化するデータ正規化部をさらに備え、前記相関演算部は、前記データ正規化部が正規化した前記第１通信データと、前記データ正規化部が正規化した前記第２通信データとの相関を演算する。
（３）本発明の一態様は、上記（２）に記載の通信装置において、前記データ正規化部は、前記通信データが、前記情報取得デバイスが送信する本来のデータに近しいか否かを判定することにより、前記通信データを正規化する。
（４）本発明の一態様は、上記（２）または（３）に記載の通信装置において、前記データ正規化部は、前記情報取得デバイスの種類、前記通信データの宛先、前記通信データの送信頻度の少なくとも１つに基づいて、前記通信データを正規化する。
（５）本発明の一態様は、上記（１）から（４）のいずれか１項に記載の通信装置において、前記判定部は、前記情報取得デバイスの種類、前記通信データの宛先、前記通信データの送信頻度の少なくとも１つに基づいて、前記第１通信データの送信要否を判定する。（６）本発明の一態様は、上記（１）から（５）のいずれか１項に記載の通信装置において、前記判定部は、前記第１通信データのうち、前記第２通信データとの演算結果が相対的に高い前記第１通信データを、送信すると判定する。
（７）本発明の一態様は、上記（１）から（５）のいずれか１項に記載の通信装置において、前記判定部は、前記第１通信データのうち、前記第２通信データとの演算結果が相対的に低い前記第１通信データを、送信すると判定する。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、通信量を抑制可能な通信装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本発明の実施形態の通信装置を含む通信システムの一例を示す図である。

【図2】本発明の実施形態の通信装置の構成例を示す図である。

【図3】特徴量と本来のデータの対応を示す図である。

【図4】第１通信データと正規化されたデータとを示す図である。

【図5】第１通信データと正規化されたデータとを示す図である。

【図6】第１通信データの一例を示す図である。

【図7】特徴量の一例を示す図である。

【図8】Ｍ種類の特徴量の一例を示す図である。

【図9】ＡＮＤ、ＸＯＲ、ＮＸＯＲの演算結果の一例を示す図である。

【図10】通信装置の処理の流れの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

次に、本実施形態の通信を、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。

【0010】

図１は、本発明の実施形態の通信装置を含む通信システムの一例を示す図である。本実施形態の通信システム１０は、通信装置１００と、ＩｏＴデバイス２００－１からＩｏＴデバイス２００－ｎ（ｎは、１以上の整数）と、収集サーバ３００とを備える。以下の説明において、ＩｏＴデバイス２００－１からＩｏＴデバイス２００－ｎをそれぞれ区別しない場合には、ＩｏＴデバイス２００と表現する。ＩｏＴデバイス２００は、情報取得デバイスの一例である。収集サーバ３００は、外部装置の一例である。

【0011】

ＩｏＴデバイス２００は、通信装置１００に接続される。通信装置１００は、収集サーバ３００に接続される。ＩｏＴデバイス２００は、通信データを通信装置１００に送信する。通信装置１００は、通信データを収集サーバ３００に送信する。

【0012】

ＩｏＴデバイス２００は、各種情報を取得し、通信データを生成可能なデバイスである。ＩｏＴデバイス２００として、例えばカメラ、スピーカ、コンセント、各種センサなどが挙げられる。ＩｏＴデバイス２００は、取得したデータを通信データとして通信装置１００に送信する。通信装置１００は、受信した通信データを収集サーバ３００に送信するか否かを判定する。通信装置１００は、例えば、ホームゲートウェイや、生産管理を行う生産管理サーバなどである。通信装置１００は、送信すると判定した通信データを収集サーバ３００に送信する。収集サーバ３００は、受信した通信データを収集する。収集サーバ３００は、収集した通信データを用いて、各種解析や学習を行ってもよい。

【0013】

図２は、通信装置１００の構成例を示す図である。通信装置１００は、通信部１１０と、制御部１２０と、通信データ記憶部１３０とで構成される。通信部１１０は、ＩｏＴデバイス２００および収集サーバ３００と各種ネットワークを介して通信する。制御部１２０は、通信部１１０全体を制御する。通信データ記憶部１３０は、ＩｏＴデバイス２００により過去に生成された通信データなどの各種データを記憶する。

【0014】

制御部１２０は、通信データ取得部１２１、データ正規化部１２２、相関演算部１２３、判定部１２４、および送信部１２５で構成される。

【0015】

通信データ取得部１２１は、ＩｏＴデバイス２００が生成した通信データを取得する。データ正規化部１２２は、通信データを正規化する。具体的に、データ正規化部１２２は、通信データが、ＩｏＴデバイス２００が送信する本来のデータに近しいか否かを判定することにより、通信データを正規化する。「本来のデータ」の例については後述する。相関演算部１２３は、データ正規化部１２２が正規化した第１通信データと、データ正規化部１２２が正規化した第２通信データとの相関を演算する。第１通信データは、例えば現在取得した通信データである。

【0016】

判定部１２４は、相関演算部１２３の演算結果に基づいて、第１通信データの送信要否を判定する。送信部１２５は、判定部１２４が送信すると判定した第１通信データを外部装置に送信する。

【0017】

本実施形態におけるデータ正規化部１２２は、通信データを「０」または「１」に正規化する。例えば、ＩｏＴデバイス２００から特徴量Ａ、Ｂ、Ｃの通信データを受信するとしたとき、特徴量Ａ、Ｂ、Ｃは、いずれも「０」または「１」に正規化される。通信データが、「本来のデータ」に近しくないとされた場合、「０」に正規化される。通信データが、「本来のデータ」に近しいとされた場合、「１」に正規化される。

【0018】

「本来のデータ」は、本実施形態では、ＩｏＴデバイス２００がマルウェアに感染していない可能性が高い場合に送信される通信データである。正規化例について説明する。

【0019】

図３は、特徴量と本来のデータの対応を示す図である。図３には、特徴量１～４と、それに対応する本来のデータとが示されている。図３に示される対応を示すテーブル（以下、「正規化テーブル」という）は、通信データ記憶部１３０に記憶される。図３において、特徴量１は、通信データを送信する宛先のＩＰアドレスである。特徴量２は、ＩｏＴデバイス２００が使用するプロトコルである。特徴量３は、宛先のポート番号である。特徴量４は、ＩｏＴデバイス２００が通信データを送信する送信頻度（回／日）である。

【0020】

図３の例では、特徴量１の本来のデータは「○○.127.56.1」である。特徴量２の本来のデータは、「ＦＴＰ」である。特徴量３の本来のデータは「２１」である。特徴量４の本来のデータは、「２０回以下」である。

【0021】

データ正規化部１２２は、第１通信データを正規化テーブルを参照して正規化する。具体的な正規化例を図４、図５を用いて示す。図４、図５は、いずれも第１通信データと正規化されたデータとを示す図である。図４における、第１通信データは、特徴量１が「○○.127.56.1」、特徴量２が「ＦＴＰ」、特徴量３が「２１」、特徴量４が「１５」である。図４の場合の第１通信データは、いずれも正規化テーブルに示されるデータである。したがって、データ正規化部１２２は、第１通信データを正規化して「１、１、１、１」を正規化データとする。このように、データ正規化部１２２は、ＩｏＴデバイス２００の種類、通信データの宛先、通信データの送信頻度の少なくとも１つに基づいて、通信データを正規化する。なお、ＩｏＴデバイス２００の種類について、種類ごとに送信頻度が異なることがあるため、その場合、送信頻度はＩｏＴデバイス２００の種類に基づくものといえる。

【0022】

図５における、第１通信データは、特徴量１が「ＸＸ.255.34.10」、特徴量２が「ＦＴＰ」、特徴量３が「２０３５」、特徴量４が「２２７」である。図５の場合の第１通信データのうち、正規化テーブルに示されるデータと一致するものは特徴量２のみである。したがって、データ正規化部１２２は、第１通信データを正規化して「０、１、０、０」を正規化データとする。

【0023】

このように、本実施形態では、通信データの特徴量が正規化テーブルの特徴量と一致している場合に「本来のデータに近しい」と判定するが、これに限るものではない。例えば、特徴量が数値で規定される場合、この数値の近傍（例えば±１０％以内）のデータであれば、「本来のデータに近しい」と判定してもよい。または、本来のデータを複数用意して、用意されたデータのいずれかに一致した場合、または複数のデータの近傍の場合に「本来のデータに近しい」と判定してもよい。このように、「本来のデータに近しい」か否かの判定は、特徴量の傾向などに応じて適宜判定基準を設けてもよい。これは、通信データが「本来のデータ」か否かは、収集サーバ３００により判定できればよく、その収集サーバ３００が判定を行うことを目的とした正規化であるためである。

【0024】

次に、相関演算部１２３による演算例について説明する。以下の説明において、相関演算部１２３が演算して得られた結果を便宜的に相関値と表現する。本実施形態では、相関値が大きいほど、相関が大きいとは限らない。これを踏まえ、相関値の演算方法について説明する。

【0025】

相関演算部１２３は、相関値を、下記自己相関関数を用いて演算してもよい。

【数1】

【0026】

第１通信データは離散的であることから、上記式１に代えて、下記式を用いて計算してもよい。

【数2】

【0027】

図６は、第１通信データの一例を示す図である。図６に示される第１通信データは、特徴量１～３を含む。そして時刻０からｔ分ごとに時刻９ｔまで受信した第１通信データを示している。

【0028】

図６に示される第１通信データを式２に当てはめる。具体的には、Ｔ’＝０、Ｔ＝８ｔ、τ＝ｔとする。この場合、特徴量１については、以下のようになる。
Ｒ（ｔ）＝０×１＋１×１＋１×１＋１×０＋０×０＋０×０＋０×１＋１×１＋１×１＝４

【0029】

特徴量２、３も同様に自己相関を求めると、図７に示されるように、特徴量１は「４」、特徴量２は「３」、特徴量３は「０」となる。これを用いて、相関演算部１２３は、相関値を演算する。例えば、相関演算部１２３は、Ｌ０ノルム、Ｌ１ノルム、Ｌ２ノルムなにより相関値を演算する。Ｌ１ノルムを採用した場合、相関演算部１２３は、単純に足して得られた７（＝４＋３＋０）を相関値とする。Ｌ２ノルムの場合には、（４^２＋３^２＋０^２）の平方根を演算して得られた５を相関値とする。なお、τ＝ｔとしたが、あくまでも一例であり、任意の値であってよい。

【0030】

式１、式２に代えて、下記式を用いて相関値を演算してもよい。

【数3】

【0031】

式３におけるＭは、特徴量の次元である。例えば特徴量が３つの場合、Ｍ＝３となる。例えば、図８に示されるように、特徴量がＭ種類あり、式３におけるｔを時刻ｔ３とし、τ＝ｎとする。

【0032】

このとき、ｆ_ｉ（ｔ３）（ｉ＝１～Ｍ）は、１、０、１、１、…、０、１となる。またｆ_ｉ（ｔ３＋ｎ）（ｉ＝１～Ｍ）は、１、０、０、１、…、０、０となる。したがって、式３は、１×１＋０×０＋１×０＋１×１＋…＋０×０＋１×０となる。

【0033】

このように、ｆの値が０か１しかとらないため、式３は、結果的に各特徴量ごとにＡＮＤをとり、その値の総和となる。なお、τ＝ｎとしたが、あくまでも一例であり、任意の値であってよい。また、ＡＮＤに代えて、ＸＯＲ、ＮＸＯＲであってもよい。

【0034】

図９は、ＡＮＤ、ＸＯＲ、ＮＸＯＲの演算結果の一例を示す図である。図９に示される演算結果は、第１通信データを（０、１、０、０）とし、第２通信データを（１、１、１、１）とした場合の演算結果を示している。

【0035】

ＡＮＤの場合、演算結果は、（０、１、０、０）となり、相関値は１となる。ＡＮＤは、いずれも１ではない限り１とはならないため、相関値が最も小さくなりやすい。一方、ＸＯＲの場合、演算結果は、（１、０、１、１）となり、相関値は３となる。ＸＯＲは、異なっている場合に１となることから、１が多いほど異なっていることとなる。したがって、ＸＯＲの場合に、相関値が大きいほど第１通信データと第２通信データとが異なることを示している。ＮＸＯＲは、ＸＯＲの否定であるので、ＸＯＲとは逆に、相関値が大きいほど第１通信データと第２通信データとが一致していることを示している。

【0036】

なお、ＸＯＲの場合、０と０とを演算すると０となり、また１と１とを演算した場合も０となることから、第１通信データと第２通信データとが０で一致していても、１と１とを演算した場合と同じ結果となる。すなわち、第１通信データと第２通信データとが一致はしているが、いずれも０の場合はマルウェアに感染している可能性が高いこととから、０であっても（一致していても）好ましくない。

【0037】

したがって、判定部１２４は、相関演算部１２３がどのような演算方法で相関値を演算するかによって、判定方法が異なる。ＡＮＤの場合には、相関値が大きいほどマルウェアに感染している可能性が低いと考えられる。ＸＯＲの場合には、相関値が大きく、かつ「本来のデータ」に０が少ない場合にマルウェアに感染している可能性が低いと考えられる。ＮＸＯＲの場合には、ＸＯＲとは逆に相関値が小さく、かつ「本来のデータ」に０が少ない場合にマルウェアに感染している可能性が低いと考えられる。このように、相関値の高低は、演算方法によって意味が異なる。そのため、判定部１２４は、閾値と比較して大きい場合に送信すると判定するか、閾値と比較して小さい場合に送信すると判定するかを演算方法などに応じて予め定めておく。

【0038】

このように判定部１２４は、演算方法によって判定方法が異なるが、さらに、収集サーバ３００が、マルウェアに感染している可能性が高い方の通信データを要求しているか、低い方の通信データを要求しているかによっても判定方法が異なる。例えば、収集サーバ３００が通信データを用いて学習する場合に、学習対象にばらつきを持たせたい場合には、マルウェアに感染している可能性が低い通信データである程度学習したのちに、マルウェアに感染している可能性が高い通信データで学習した方がよい。一方、マルウェアに感染している可能性が低い通信データで学習を強化させたい場合には、マルウェアに感染している可能性が低い通信データのみで学習させた方がよい。

【0039】

ここで、演算方法Ａを、ＡＮＤまたはＮＸＯＲによる演算方法とし、演算方法Ｂを、ＸＯＲの演算方法による演算とする。また、要求Ｘを、収集サーバ３００がマルウェアに感染している可能性が低い通信データを要求していることとする。要求Ｙを、収集サーバ３００がマルウェアに感染している可能性が高い通信データを要求していることとする。

【0040】

このとき、判定部１２４は、演算方法Ａかつ要求Ｘの場合、または演算方法Ｂかつ要求Ｙの場合には、閾値と比較して相関値が大きい場合に通信データを送信すると判定する。一方、判定部１２４は、演算方法Ａかつ要求Ｙの場合、または演算方法Ｂかつ要求Ｘの場合には、閾値と比較して相関値が小さい場合に通信データを送信すると判定する。

【0041】

以上説明したように、判定部１２４は、情報取得デバイスの種類、図３に示される各特徴量を正規化されたものに基づいて判定することから、通信データの宛先、通信データの送信頻度の少なくとも１つに基づいて、第１通信データの送信要否を判定する。また、判定部１２４は、第１通信データのうち、第２データとの演算結果が相対的に高い（閾値と比較して大きい）第１通信データを、送信すると判定する。さらに、判定部１２４は、第１通信データのうち、第２データとの演算結果が相対的に低い（閾値と比較して小さい）第１通信データを、送信すると判定する。

【0042】

このように、演算結果が相対的に高い場合や低い場合に送信可能とすることで、演算方法と収集サーバ３００の要求に応じて、柔軟に対応することができる。なお、ＩｏＴデバイス２００が予めマルウェアに感染している可能性が高いことが分かっている場合には、通信データのほとんどは異常なデータと考えられるため、ＡＮＤを演算方法としている場合に、「１」となるものが多い方が本来のデータに近しくないと考えられる。そこで、ＩｏＴデバイス２００が予めマルウェアに感染している可能性が高いことが分かっている場合には、過去の通信データと似ている通信データの方を送信するようにしてもよい。

【0043】

以上説明した通信装置１００の処理の流れについて説明する。図１０は、通信装置１００の処理の流れを示すフローチャートである。図１０において、通信データ取得部１２１は、第１通信データを取得する（ステップＳ１０１）。データ正規化部１２２は、第１通信データを正規化する（ステップＳ１０２）。データ正規化部１２２は、正規化した第１通信データを通信データ記憶部１３０に記憶する（ステップＳ１０３）。ここで記憶された正規化した第１通信データは、後に第２通信データとして用いられる。

【0044】

相関演算部１２３は、既に正規化されている第２通信データを通信データ記憶部１３０から取得する（ステップＳ１０４）。相関演算部１２３は、相関値を演算する（ステップＳ１０５）。判定部１２４は、上述した判定方法により、第１通信データを送信するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。判定部１２４が第１通信データを送信すると判定した場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、送信部１２５は、第１通信データを収集サーバ３００に送信して（ステップＳ１０７）、処理を終了する。判定部１２４が第１通信データを送信すると判定しなかった場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、送信部１２５が第１通信データを収集サーバ３００に送信することなく処理を終了する。

【0045】

以上説明したように、本実施形態によれば、通信量を抑制可能な通信装置を提供することができる。また、収集サーバ３００が通信データを用いて学習する場合には、収集サーバ３００が必要とする通信データ以外のデータを削減することができるので、収集サーバ３００の処理を軽減することができる。

【0046】

なお、これにより、通信量を抑制可能な通信装置を提供できることから、国連が主導する持続可能な開発目標（SDGs）の目標９「レジリエントなインフラを整備し、持続可能な産業化を推進するとともに、イノベーションの拡大を図る」に貢献することが可能となる。

【0047】

本実施形態では、正規化することで「０」および「１」のいずれか値とし、さらに演算方法をＡＮＤ、ＸＯＲ、ＮＸＯＲというＣＰＵが高速に処理可能な単純な演算方法とすることで、演算リソースに余裕がないホームゲートウェイなどの装置であっても容易に本実施形態を実現できる。

【0048】

また、ＡＮＤ、ＸＯＲ、ＮＸＯＲのいずれの演算方法を用いるかの判定方法として、ＩｏＴデバイス２００の種類によって判定してもよい。また、ＩｏＴデバイス２００の種類を特定する技術を用いて特定されたＩｏＴデバイス２００の種類によって判定してもよい。さらに、通信データの複雑さを示す指標を設定して演算方法を判定してもよい。例えば、通信データが比較的変化しやすいＩｏＴデバイス２００の場合、演算方法をＡＮＤとすると演算結果は０または０に近い値になりやすいため、ＡＮＤ以外の演算方法を用いてもよい。

【0049】

なお、上述した実施形態では、通信データが、「本来のデータ」に近しくないとされた場合、「０」に正規化され、通信データが、「本来のデータ」に近しいとされた場合、「１」に正規化されたが逆でもよい。すなわち、通信データが、「本来のデータ」に近しくないとされた場合、「１」に正規化され、通信データが、「本来のデータ」に近しいとされた場合、「０」に正規化されてもよい。

【0050】

以上、実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合せを行うことができる。これら実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
なお、上述した通信システム１０に含まれる通信装置１００と、ＩｏＴデバイス２００と、収集サーバ３００とは、コンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、各機能ブロック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する。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、ＣＰＵが実行することで実現してもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器などのハードウェアを含むものとする。
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などの可搬媒体のことをいう。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置を含む。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、短時間の間、動的にプログラムを保持するものを含んでいてもよい。短時間の間、動的にプログラムを保持するものは、例えば、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線である。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」には、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のように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前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。また、上記プログラムは、前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であってもよい。また、上記プログラムは、プログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。プログラマブルロジックデバイスは、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）である。

【符号の説明】

【0051】

１０…通信システム、１００…通信装置、１１０…通信部、１２０…制御部、１２１…通信データ取得部、１２２…データ正規化部、１２３…相関演算部、１２４…判定部、１２５…送信部、１３０…通信データ記憶部、２００…ＩｏＴデバイス、３００…収集サーバ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】