特表 2023-552644 プライバシーの安全なクラウドベースのコンピュータビジョン

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-12-18

(54)【発明の名称】プライバシーの安全なクラウドベースのコンピュータビジョン

(51)【国際特許分類】

   G06F 21/60 20130101AFI20231211BHJP

   G06F 21/62 20130101ALI20231211BHJP

【ＦＩ】

G06F21/60 320

G06F21/60 360

G06F21/62 345

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023535690

(86)(22)【出願日】2021-12-08

(85)【翻訳文提出日】2023-07-06

(86)【国際出願番号】 EP2021084687

(87)【国際公開番号】W WO2022128653

(87)【国際公開日】2022-06-23

(31)【優先権主張番号】63/124,914

(32)【優先日】2020-12-14

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】590000248

【氏名又は名称】コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ

【氏名又は名称原語表記】Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ．

【住所又は居所原語表記】Ｈｉｇｈ Ｔｅｃｈ Ｃａｍｐｕｓ ５２， ５６５６ ＡＧ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ

(74)【代理人】

【識別番号】110001690

【氏名又は名称】弁理士法人Ｍ＆Ｓパートナーズ

(72)【発明者】

【氏名】ファン ゾン コルネリス

(57)【要約】

データ処理のためにコンピューティングクラウド２００に送信されるデジタルクライアントデータを保護するための方法及びシステムは、スクランブルされたクライアントデータのみをコンピューティングクラウドに送信し、コンピューティングクラウド内に、デスクランブルされたクライアントデータを決して記憶しないことにより、クライアントデータのプライバシーを確実にする。デスクランブルすることが、コンピューティングクラウドによってクライアントデータを処理するために必要であるという限りで、デスクランブルすることは、デスクランブルされたクライアントデータがコンピューティングクラウドにより決して出力又は記憶されないように、処理に組み込まれる。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

クライアントコンピューティングシステムとクラウドコンピューティングシステムとの間でデジタルデータを送信し、前記クラウドコンピューティングシステムによって前記デジタルデータを処理する方法であって、
前記クライアントコンピューティングシステムにおける記録デバイスによって、スクランブルのかかっていない前記デジタルデータを取り込むステップと、
前記クライアントコンピューティングシステムによって、スクランブルされたデジタルデータを生み出すために、前記スクランブルのかかっていないデジタルデータをスクランブルするステップと、
前記クライアントコンピューティングシステムによって、前記クラウドコンピューティングシステムに、前記スクランブルされたデジタルデータを送信するステップと、
前記クラウドコンピューティングシステムによって、前記スクランブルされたデジタルデータを処理するステップと、
前記クラウドコンピューティングシステムによって、前記クライアントコンピューティングシステムに、前記処理するステップの出力を送信するステップと
を有し、
デスクランブルされた前記デジタルデータは、前記クラウドコンピューティングシステム内に記憶されず、
前記処理するステップの前記出力は、前記スクランブルされたデジタルデータのデスクランブルされた形式を含まない、方法。

【請求項2】

前記処理するステップは、前記スクランブルされた前記デジタルデータをデスクランブルするステップを有する、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記処理するステップは、前記スクランブルのかかっていないデジタルデータにマッピングされる出力を生み出すステップを有する、請求項１又は２に記載の方法。

【請求項4】

前記スクランブルのかかっていないデジタルデータは、データシーケンスを含み、前記データシーケンスは、各前記データシーケンスが複数の構成要素データユニットを含むようなものであり、
所与のデータシーケンスについて、前記スクランブルするステップは、前記所与のデータシーケンスにおける前記複数の構成要素データユニットの各々を擬似ランダム位置にマッピングするために、記憶されたルックアップテーブルを使用するステップを有し、前記擬似ランダム位置は、前記所与のデータシーケンスにおけるすべての他の構成要素データユニットが、マッピングされる前記擬似ランダム位置に対して一意的である、
請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項5】

前記スクランブルのかかっていないデジタルデータは、データシーケンスを含み、前記データシーケンスは、各前記データシーケンスが複数の構成要素データユニットを含むようなものであり、
所与のデータシーケンスについて、前記スクランブルするステップは、前記所与のデータシーケンスにおける前記複数の構成要素データユニットの各々を新しい位置にマッピングするために、数学的関数を使用するステップを有し、前記新しい位置は、前記所与のデータシーケンスにおけるすべての他の構成要素データユニットがマッピングされる新しい位置に対して一意的である、
請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

前記クライアントコンピューティングシステムによって、前記スクランブルのかかっていないデジタルデータをスクランブルするために使用される、スクランブルする技法を、周期的に変化させるステップ
をさらに有する、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

前記クライアントコンピューティングシステムによって、前記クライアントコンピューティングシステムから前記クラウドコンピューティングシステムに、前記スクランブルされたデジタルデータとともに、スクランブリング識別子を送信するステップ
をさらに有し、
前記クラウドコンピューティングシステムは、前記スクランブリング識別子に基づいて、スクランブルするどの技法が前記クライアントコンピューティングシステムにより使用されたかを識別する、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記クライアントコンピューティングシステムによって、前記処理するステップのスクランブルされた出力があればデスクランブルするステップ
をさらに有する、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

デジタル順序付きデータシーケンスを保護するためのデータ保護システムであって、
クライアントコンピューティングシステムの外側でクライアントデータを取り込み送信するクライアントコンピューティングシステムと、クラウドコンピューティングシステムとを備え、
前記クライアントコンピューティングシステムは、
前記クライアントデータを取り込む記録デバイスであって、前記クライアントデータは、前記デジタル順序付きデータシーケンスを含み、前記デジタル順序付きデータシーケンスは、各前記デジタル順序付きデータシーケンスが複数の構成要素データユニットを含むようなものである、記録デバイスと、
前記記録デバイスにより取り込まれた前記クライアントデータを受信すること、及び、前記クライアントデータをスクランブルすることを行うデータスクランブラと、
処理されたデータ受信器と
を備え、
前記クラウドコンピューティングシステムは、
前記クライアントコンピューティングシステムから送信される前記クライアントデータを処理すること、及び、処理された前記クライアントデータを出力することを行うデータ処理モジュールと、
前記データ処理モジュールにより処理及び出力された前記クライアントデータを記憶するクラウドストレージユニットと
を備え、
前記クライアントコンピューティングシステムは、前記クラウドコンピューティングシステムに、スクランブルされた前記クライアントデータのみを送信し、
前記データ処理モジュールは、デスクランブルされた前記クライアントデータを出力しない、データ保護システム。

【請求項10】

前記データ処理モジュールは、前記クライアントデータを処理する間、前記スクランブルされたクライアントデータをデスクランブルする、請求項９に記載のデータ保護システム。

【請求項11】

前記データ処理モジュールは、スクランブルのかかっていない前記クライアントデータにマッピングされる出力を生み出す、請求項９又は１０に記載のデータ保護システム。

【請求項12】

所与のデータシーケンスについてスクランブルすることは、前記所与のデータシーケンスにおける前記複数の構成要素データユニットの各々を擬似ランダム位置にマッピングするために、記憶されるルックアップテーブルを使用することを含み、前記擬似ランダム位置は、前記所与のデータシーケンスにおけるすべての他の構成要素データユニットがマッピングされる前記擬似ランダム位置に対して一意的である、請求項９から１１のいずれか一項に記載のデータ保護システム。

【請求項13】

所与のデータシーケンスについてスクランブルすることは、前記所与のデータシーケンスにおける前記複数の構成要素データユニットの各々を新しい位置にマッピングするために、数学的関数を使用することを含み、前記新しい位置は、前記所与のデータシーケンスにおけるすべての他の構成要素データユニットがマッピングされる新しい位置に対して一意的である、請求項９から１１のいずれか一項に記載のデータ保護システム。

【請求項14】

前記クライアントコンピューティングシステムは、前記データスクランブラにより使用されるデータスクランブリング技法を周期的に変化させる、
請求項９から１３のいずれか一項に記載のデータ保護システム。

【請求項15】

前記クライアントコンピューティングシステムは、前記クラウドコンピューティングシステムに、スクランブルされた前記クライアントデータを送信するときに、前記スクランブルされたクライアントデータとともに、スクランブリング識別子を送信し、
前記クラウドコンピューティングシステムは、前記スクランブリング識別子に基づいて、どのデータスクランブリング技法が前記クライアントコンピューティングシステムにより使用されたかを識別する、
請求項９から１４のいずれか一項に記載のデータ保護システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

[01] 開示される概念は、デジタルデータのプライバシーを保護するための方法及びシステム、特に、コンピューティングクラウドに送信される、コンピューティングクラウド内に記憶される、及び／又は、コンピューティングクラウドにより処理されるデジタルデータを保護するための方法及びシステムに関わる。

【背景技術】

【0002】

[02] オフプレミスクラウドコンピューティングは、現代の時代において普及しており、オンプレミスクラウドコンピューティング及びオンプレミスオフラインコンピューティングを含むオンプレミスコンピューティングに勝る種々の利益を供する。オフプレミスクラウドコンピューティングサービスのクライアントは、そのようなサービスに引き付けられることが多く、なぜならば、オフプレミスクラウドコンピューティングのサードパーティプロバイダは、クライアントが有するのと比べて、より大きいハードウェア及びソフトウェア処理及び記憶容量、したがって、より大きいスケーラビリティを有することが多いからである。オフプレミスクラウドコンピューティングは、医療の、及び関係のある分野において特に望ましくなっており、それらの分野において、オフプレミスコンピューティングによって、健康管理提供者及び機関は、数ある機能の中でも、デジタル画像及びビデオデータを処理し、電子健康記録を記憶することが可能となる。しかしながら、クラウドコンピューティングサービスのサードパーティプロバイダに、オフサイトにデータを送出することによって、クライアントについてのデータ安全性及びセキュリティ問題が生じる。クラウドコンピューティングに関係のある、データ安全性及びセキュリティを確実にするためのよく知られた技術及び解決法は、（ｉ）例えば仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介して、暗号化／復号の手段により、クライアントとクラウドとの間の通信を保護すること、（ｉｉ）認証及び／又はファイアウォール技術によって、個々のクラウドベースのコンピュータへのアクセスを保護すること、並びに（ｉｉｉ）暗号化の手段により、クラウドベースのハードドライブ上に記憶されるデータを保護することを含む。そのような技術及び解決法は、一般的には効果的であるが、クラウドサービスのクライアントは、それでもなお、ハッカーが通信システム、ハードドライブ、さらには、クラウドベースのコンピュータのＲＡＭ内へと侵入する可能性のために、プライバシーセンシティブデータをオフサイトのサードパーティ所有のサーバ（すなわち、コンピューティングクラウド）に送出し、そこでそのようなデータを記憶及び処理することに関して躊躇を感じる。プライバシー問題は、患者の静止画及びデジタルビデオなどの画像データ、並びに、臨床医音声メモ又は書き記される患者覚書などの医療データに関して、とりわけ顕著である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

[03] クラウドコンピューティングが健康管理業界及び他のプライバシーセンシティブ背景状況においてどれだけ遍在的であるかを考え合わせれば、クラウドクライアントのプライバシー、及び、それらのクラウドクライアントのセンシティブデータを保護することは、クラウドサービスのプロバイダ及びクライアントの両方にとって高い重要性のものである。クラウドコンピューティングに関係のある、データ安全性及びセキュリティを確実にするための知られた技術及び解決法は、一般的には効果的であるが、ハッキングの可能性は、どれだけわずかでも、クラウドサービスを使用して記憶又は処理されるセンシティブデータのプライバシーを保護することを欲する誰にとっても、問題についての無理のない根拠である。よって、コンピューティングクラウドに送信される、コンピューティングクラウドを使用して記憶及び／又は処理されるデジタルデータのプライバシーを確実にするために使用される方法及びシステムにおける改善についての余地が存する。

【課題を解決するための手段】

【0004】

[04] よって、１つの実施形態において、クライアントコンピューティングシステムとクラウドコンピューティングシステムとの間でデジタルデータを送信し、クラウドコンピューティングシステムによってデジタルデータを処理する方法であって、クライアントコンピューティングシステムにおける記録デバイスによって、スクランブルのかかっていないデジタルデータを取り込むステップと、クライアントコンピューティングシステムによって、スクランブルされたデジタルデータを生み出すために、スクランブルのかかっていないデジタルデータをスクランブルするステップと、クライアントコンピューティングシステムによって、クラウドコンピューティングシステムに、スクランブルされたデジタルデータを送信するステップと、クラウドコンピューティングシステムによって、スクランブルされたデジタルデータを処理するステップと、クラウドコンピューティングシステムによって、クライアントコンピューティングシステムに、処理するステップの出力を送信するステップとを有し、デスクランブルされた（ｄｅｓｃｒａｍｂｌｅｄ）デジタルデータは、クラウドコンピューティングシステム内に記憶されず、処理するステップの出力は、スクランブルされたデジタルデータのデスクランブルされた形式を含まない、方法を提供することが、本発明の目的である。

【0005】

[05] クラウドコンピューティングシステムによって処理するステップは、スクランブルされたデジタルデータをデスクランブルするステップ、及び、スクランブルのかかっていないデジタルデータにマッピングされる出力を生み出すステップのいずれか又は両方を有する。スクランブルのかかっていないデジタルデータは、データシーケンスを含み、それらのデータシーケンスは、各データシーケンスが複数の構成要素データユニットを含むようなものである。そのようなデータシーケンスについてスクランブルするステップは、所与のデータシーケンスにおける複数の構成要素データユニットの各々を擬似ランダム位置にマッピングするために、記憶されるルックアップテーブルを使用するステップを有し、擬似ランダム位置は、所与のデータシーケンスにおけるすべての他の構成要素データユニットがマッピングされる擬似ランダム位置に対して一意的である。そのようなデータシーケンスについてスクランブルするステップは、代替法として、所与のデータシーケンスにおける複数の構成要素データユニットの各々を新しい位置にマッピングするために、数学的関数を使用するステップを有し、新しい位置は、所与のデータシーケンスにおけるすべての他の構成要素データユニットがマッピングされる新しい位置に対して一意的である。スクランブルのかかっていないデジタルデータをスクランブルするために使用される、スクランブルするステップの技法は、クライアントコンピューティングシステムにより、周期的に変化させられる。クライアントコンピューティングシステムからクラウドコンピューティングシステムに、スクランブルされたデジタルデータを送信するステップは、スクランブルされたデジタルデータとともに、スクランブルするステップのどの技法がクライアントコンピューティングシステムにより使用されたかを識別するためにクラウドコンピューティングシステムが使用するスクランブリング識別子を送信するステップを有する。方法は、クライアントコンピューティングシステムによって、処理するステップのスクランブルされた出力があればデスクランブルするステップをさらに有する。

【0006】

[06] 別の実施形態において、デジタル順序付きデータシーケンスを保護するためのデータ保護システムは、クライアントコンピューティングシステムの外側でクライアントデータを取り込み送信するように構成されるクライアントコンピューティングシステムと、クラウドコンピューティングシステムとを備え、クライアントコンピューティングシステムは、クライアントデータを取り込むように構成される記録デバイスであって、クライアントデータは、デジタル順序付きデータシーケンスを含み、それらのデジタル順序付きデータシーケンスは、各デジタル順序付きデータシーケンスが複数の構成要素データユニットを含むようなものである、記録デバイスと、記録デバイスにより取り込まれたクライアントデータを受信すること、及び、クライアントデータをスクランブルすることを行うように構成されるデータスクランブラと、処理されたデータ受信器とを備え、クラウドコンピューティングシステムは、クライアントコンピューティングシステムから送信されるクライアントデータを処理すること、及び、処理されたクライアントデータを出力することを行うように構成されるデータ処理モジュールと、データ処理モジュールにより処理及び出力されたクライアントデータを記憶するように構成されるクラウドストレージユニットとを備え、クライアントコンピューティングシステムは、クラウドコンピューティングシステムに、スクランブルされたクライアントデータのみを送信するように構成され、データ処理モジュールは、デスクランブルされたクライアントデータを出力しないように構成される。

【0007】

[07] データ処理モジュールは、処理することの間、スクランブルされたクライアントデータをデスクランブルすること、及び、スクランブルのかかっていないクライアントデータにマッピングされる出力を生み出すことのいずれか又は両方を行うように構成される。所与のデータシーケンスをスクランブルすることは、所与のデータシーケンスにおける複数の構成要素データユニットの各々を擬似ランダム位置にマッピングするために、記憶されるルックアップテーブルを使用することを含み、擬似ランダム位置は、所与のデータシーケンスにおけるすべての他の構成要素データユニットがマッピングされる擬似ランダム位置に対して一意的である。所与のデータシーケンスをスクランブルすることは、代替法として、所与のデータシーケンスにおける複数の構成要素データユニットの各々を新しい位置にマッピングするために、数学的関数を使用することを含み、新しい位置は、所与のデータシーケンスにおけるすべての他の構成要素データユニットがマッピングされる新しい位置に対して一意的である。クライアントコンピューティングシステムは、データスクランブラにより使用されるデータスクランブリング技法を周期的に変化させるように構成される。クライアントコンピューティングシステムは、加えて、クラウドコンピューティングシステムに、スクランブルされたクライアントデータを送信するときに、スクランブリング識別子を送信するように構成され、クラウドコンピューティングシステムは、スクランブリング識別子に基づいて、どのデータスクランブリング技法がクライアントコンピューティングシステムにより使用されたかを識別するように構成される。

【0008】

[08] 本発明のこれら及び他の目的、特徴、及び特性が、構造の、関係のある要素の、動作の方法及び機能、並びに、部分の組み合わせ、及び、製造の経済性と同様に、付随する図面を参照して、後に続く説明、及び、添付される特許請求の範囲の考察を基に、より明らかになり、それらの図面のすべてが、本明細書の一部を形成し、類する参照番号は、様々な図における対応する部分を指定する。しかしながら、図面は、単に例解及び説明の目的のためのものであり、本発明の限界の定義として意図されるものではないということは、はっきりと理解されるべきである。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】[09] 開示される概念の例示的な実施形態による、クライアントコンピューティングシステムからクラウドコンピューティングシステムに送信されるデジタルデータを保護するための方法のステップを含むフローチャートである。

【図2】[10] 開示される概念の例示的な実施形態による、図１において描写される方法による、互いと通信し、互いとの間でデジタルデータを送信するように構成される、クライアントコンピューティングシステム及びクラウドコンピューティングシステムの概略表現の図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

[11] 本明細書において使用される際、単数形は、コンテキストで別段に明確に定めない限り、複数の参照物を含む。

【0011】

[12] 本明細書において使用される際、２つ以上の部分又は構成要素が「結合される」という記述は、それらの部分が、直接的に、さもなければ、間接的に、すなわち、リンクが生じさえすれば、１つ又は複数の中間部分又は構成要素によって、一体に接合され、又は動作するということを意味するものとする。

【0012】

[13] 本明細書において使用される際、用語「コンピューティングクラウド」又は「クラウド」は、ユーザによる直接的な能動的管理なしで、インターネットを介してユーザに利用可能な、データストレージ及びコンピューティングパワーを含む、ただしそれらに制限されない、コンピュータシステムリソースを意味するものとする。

【0013】

[14] 本明細書において使用される際、用語「クライアント」は、クラウドサービスのユーザを意味するものとし、そのようなユーザは、コンピューティングシステムを含む、ただしそれに制限されない。

【0014】

[15] 本明細書において使用される際、用語「コントローラ」は、制限なしに、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）、プログラマブルシステムオンチップ（ＰＳＯＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、プログラマブル論理コントローラ、又は、任意の他の適した処理デバイス若しくは装置を含む、データ（例えば、ソフトウェアルーチン、及び／又は、そのようなルーチンにより使用される情報）を記憶、検索、実行、及び処理する、いくつかのプログラマブルアナログ及び／又はデジタルデバイス（関連のあるメモリ部分又は一部分を含む）を意味するものとする。メモリ一部分は、コンピュータの内部記憶区域の方式においてなどで、データ及びプログラムコード記憶のための、記憶レジスタ、すなわち、非一時的機械可読媒体をもたらす、制限なしに、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、フラッシュなどの、種々のタイプの内部及び／又は外部記憶媒体のうちの任意の１つ又は複数であることがあり、揮発性メモリ又は不揮発性メモリであることがある。

【0015】

[16] 本明細書において使用される際、用語「数」は、１、又は、１よりも大きい整数（すなわち、複数）を意味するものとする。

【0016】

[17] 本明細書において使用される際、用語「スクランブルする」は、データエンティティであって、そのデータエンティティの構成要素が、そのデータエンティティを理解可能にするために、個別のシーケンスにおいて配置構成されることを意図される、データエンティティに関して、データエンティティが理解可能でないように、構成要素の順序を変化させることを意味するものとし、用語「スクランブルされる」は、データエンティティであって、そのデータエンティティの構成要素が、データエンティティが理解可能でないように、順序通りでなくシーケンス化される、データエンティティを意味するものとする。

【0017】

[18] 例えば、及び制限なしに、上部、下部、左、右、上側、下側、前方、後方、及びそれらの派生語などの、本明細書において使用される、方向を示す語句は、図面において示される要素の向きに関係するものであり、特許請求の範囲に関して、特許請求の範囲において明白に述べられない限り、制限的ではない。

【0018】

[19] 様々な個別の例示的な実施形態に関して、本明細書においてより詳細に説明されるような、開示される概念は、クライアントシステムとコンピューティングクラウドとの間のデータの送信中の、及び、クラウドによるデータの何らかの処理中の、デジタルデータのプライバシーを確実にするための方法及びシステムをもたらす。特に、開示される概念の方法及びシステムは、順序付きデータシーケンスとして現れる、任意のタイプのデータのプライバシーを保護する。順序付きデータシーケンスの非制限的な例は、デジタル画像データ、デジタルビデオ、デジタルで記録される医療臨床医音声メモ、及び、タイプされる患者覚書を含み、なぜならば、デジタル画像は、ピクセルカラー値の順序付き配列であり、デジタルビデオは、連続的な画像のストリームであり、デジタル音声メモは、個別の順序においてシーケンス化される離散的情報ビットであり、タイプされる患者覚書は、個別の順序において編集されるテキストの文字列であるからである。

【0019】

[20] 開示の無駄を省くために、開示される概念は、主として、画像データのプライバシーを保護すること、及び、デジタル画像の中のピクセルの位置を擬似ランダム化することの見地において説明され、しかしながら、デジタル画像の中のピクセルに適用される方法及びシステムは、開示される概念の範囲から逸脱することなく、非画像の順序付きデータシーケンスの中の他のデータユニットに適用されることが理解される。例えば、及び制限なしに、デジタル音声メモの構成要素ビットは、画像ピクセルとの類推によって説明され、一方で、完全な音声メモは、完全な画像との類推によって説明され、タイプされる患者覚書の文字列又は文字列断片は、画像ピクセルとの類推によって説明され、一方で、完全なタイプされる患者覚書は、完全な画像との類推によって説明される。

【0020】

[21] 開示される概念のシステム及び方法は、具体的には、順序付きデータシーケンスに含まれるデータユニットの順序を変化させることにより、クラウドにデータを送信するよりも前にデータをスクランブルすることにより、デジタルデータのプライバシーを確実にする。加えて、開示される概念の方法及びシステムは、デスクランブルされたデータが、クラウドストレージ内に記憶されることを可能とせず、クラウドにより遂行されるいかなる処理も、スクランブルされたデータに関して遂行される。デスクランブルされたデータが、クラウドに送信されることを、及び、クラウドストレージ内に記憶されることを防止することにより、ハッカーが、クラウドに送出されるデータの送信及び記憶を保護することを意図される暗号化プロトコルを破るという事象において、ハッカーは、スクランブルされたデータを入手し得るのみである。用語「スクランブルのかかっていない」は、スクランブルすることよりも前に元々取り込まれたようなデータを示しており、一方で、用語「デスクランブルされた」は、スクランブルされ、次いで、元の、スクランブルのかかっていない形式と似ているように再度順序付けされたデータを示していることが理解される。開示の簡潔さのために、用語「スクランブルのかかっていない」又は「デスクランブルされた」のうちの１つのみが、スクランブルされないデータを説明するために、本明細書において一時に使用され、「デスクランブルされた」の代わりの「スクランブルのかかっていない」の、及びその逆の使用は、制限的であることを意図されない。

【0021】

[22] 図１は、開示される概念の例示的な実施形態による、クライアントコンピューティングシステムからクラウドコンピューティングシステムに送信されるデジタルデータを保護するための方法１０のステップを含むフローチャートであり、図２は、開示される概念の例示的な実施形態による、図１において描写される方法１０による、互いと通信し、互いとの間でデジタルデータを送信するように構成される、クライアントシステム１００及びクラウドシステム２００の概略表現である。クライアントシステム１００及びクラウドシステム２００は、開示される概念の範囲から逸脱することなく、コントローラ又は他のコンピューティングハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせを備え、開示される概念は、これらの要素の特定の組み合わせが使用されることに依存しない。クライアントシステム１００は、デジタルデータを取り込みスクランブルし、クラウドシステム２００に、スクランブルされたデータを送信するように構成され、一方で、クラウドシステム２００は、スクランブルされたデータを処理及び記憶し、引き続いて、クライアントシステム１００に戻るように、処理されたデータを送信するように構成される。開示される概念は、主として、デジタル画像データを保護することの見地において、本明細書において説明されるので、クライアントシステム１００は、カメラ１１０を備えるように描写される。しかしながら、クラウドに送信され、クラウド内に記憶される、他のタイプのデータを保護することを欲するクライアントのために、非画像データを取り込むのに適切な記録デバイスが、クライアントシステム１００においてカメラ１１０から置き換わることが理解される。例えば、及び制限なしに、臨床医音声メモの保護が所望される場合、カメラ１１０は、音声認識ソフトウェア及び／又はハードウェアにより置き換えられる。さらにまた、クライアントシステム１００は、開示される概念の範囲から逸脱することなく、クライアントデータを取り込むための複数個のデバイス、例えば、及び制限なしに、カメラ及び音声認識ソフトウェアの両方を備える。本明細書において使用される際、用語「取り込まれた」及び「取り込まれたクライアントデータ」は、カメラ１１０により取り込まれたデータであって、そのデータのプライバシーを保護することを、開示される概念の方法及びシステムが意図される、データを指す。

【0022】

[23] 図１及び図２を参照すると、方法１０のステップ１１において、クライアントデータが取り込まれ、すなわち、カメラ１１０が、対象（ｓｕｂｊｅｃｔ）１の画像を取り込む。ステップ１２において、データスクランブラ１２０が、カメラ１１０により取り込まれた画像をスクランブルする。データスクランブラ１２０は、本明細書においてより詳細に説明されるように、取り込まれた画像に含まれるピクセルの順序をスクランブルするソフトウェア及び／又はハードウェアを備える。データをスクランブルすることは、開示される概念の範囲から逸脱することなく、種々の手段を使用して、例えば、及び制限なしに、実行可能ファイル及び／又はデータファイルのいずれか又は両方を使用することにより達成され、ソフトウェア又はハードウェアの任意の組み合わせにより遂行される。データスクランブラ１２０により遂行されるスクランブルすることは、カメラ１１０により取り込まれた２Ｄ画像における各ピクセルの元の位置（ｘ，ｙ）が、スクランブルされた画像を創出するために、新しい位置（ｐ，ｑ）にマッピングされるという基本前提にしたがい、各マッピングは、データ損失を防止するために、同じ新しい位置（ｐ_ｊ，ｑ_ｋ）にマッピングされる２つの位置（ｘ_ａ，ｙ_ｂ）及び（ｘ_ｍ，ｙ_ｎ）がないように、一意的である。データスクランブラ１２０が使用する、データスクランブリングの具体的な実現形態の例が、本明細書において、プログラムＤに関して、より詳細に説明される。データスクランブラ１２０は、開示される概念の範囲から逸脱することなく、カメラ１１０（又は、カメラ１１０の代わりに使用されるどんなデータ取込みデバイスでも）とは別個の、別々の構成要素であり、さもなければ、データ取込み／スクランブリングモジュール１２５を形成するために、カメラ１１０内へと統合される。データスクランブラ１２０がカメラ１１０内へと統合される、そのような実施形態において、スクランブルのかかっていない画像は、カメラ１１０により取り込まれる後、及び、クラウドシステム２００に送信される前には、実在もせず、クライアントシステム１００内に記憶されもしない。

【0023】

[24] 方法１０のステップ１３において、スクランブルされた取り込まれた画像は、クラウドシステム２００に、具体的には、クラウドシステム２００の処理モジュール２２０に送信される。処理モジュール２２０は、デジタルデータを分析する能力をもつソフトウェア及び／又はハードウェアの任意の組み合わせを備える。図２において、クライアントシステム１００及びクラウドコンピューティングシステム２００は、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）１３０を介して接続されているように描写され、データスクランブラ１２０のスクランブルされたデータ出力は、クライアント画像データの送信をさらに保護するために、ＶＰＮを通してクライアントシステム１００から処理モジュール２２０に送信される。ＶＰＮ１３０は、開示される概念の範囲から逸脱することなく省かれてもよく、しかしながら、ＶＰＮ又は他のデータ暗号化システムを使用することは、権限のない関係者が、インターネットを介して２つのエンドポイントの間で送信されているプライベートデータを横取りすることを防止するための賢明な対策と考えられることが理解される。

【0024】

[25] 方法１０のステップ１４において、処理モジュール２２０は、スクランブルされたクライアント画像を処理する。処理モジュール２２０により遂行される処理は、背景状況に特異的である。ＭＲＩ画像などの医療画像データを含む取り込まれたクライアントデータの背景状況において、処理モジュール２２０により遂行される処理の１つの非制限的な例は、周辺組織とは異なる色素沈着及び／又はクラスタリングを呈する画像における区域を識別することであり、それらの区域を臨床医は、腫瘍の存在又は他の問題についてさらに分析する。開示される概念の方法及びシステムにおいて、画像を処理するために必要である、クラウドシステム２００におけるスクランブルされた画像（又は、他の取り込まれたクライアントデータ）の何らかのデスクランブルすることは、スクランブルされた画像がクラウドシステム２００内に記憶されることを防止するために、画像の処理とは別個に遂行されるよりもむしろ、クラウドシステム２００により遂行される画像の何らかの処理に組み込まれ、及び／又は、その何らかの処理と統合される。

【0025】

[26] クラウドシステム２００により遂行される処理が、クラウドシステム２００内のクライアント画像データの記憶を要するならば、スクランブルされた画像が（及び、スクランブルされた画像のみが）、方法１０のステップ１５～１６において、クラウドストレージ２３０内に記憶される。記憶されるデータがスクランブルされなければならないという要件は、完全な画像及びそれらの画像の一部の両方の記憶に適用され、ハードドライブ上の、及びメモリ（例えば、ＲＡＭ）内の記憶に適用される。画像データの記憶は、例えば、及び制限なしに、クラウドシステム２００が一時性の処理のために使用されるときに必要である。方法１０は、次いで、記憶される画像データのさらなる処理のためにステップ１４に戻る。データがステップ１４において処理される後に、スクランブルされた画像データの記憶又はさらなる記憶が必要でないならば、処理されたデータが、ステップ１７において、処理されたクライアントデータを受信するように指定される、クライアントシステム１００における、ソフトウェア及び／又はハードウェアを備える、処理されたデータ受信器１４０に送信される。

【0026】

[27] クライアントシステム１００などのクライアントシステムが、方法１０のステップ１４において画像データを処理するために、クラウドシステム２００などのクラウドコンピューティングシステムを使用する、多くの背景状況において、処理の出力は、必ずしも画像ではない。例えば、及び制限なしに、体組織における普通でない色素沈着又はクラスタリングの存在についてＭＲＩ画像を分析するためにクラウドシステム２００を使用することの先の例において、処理モジュール２２０による処理の所望される出力は、色素沈着又はクラスタリングが存在するピクセルの位置の列挙である。下記でより詳細に示され説明されるプログラムＡは、処理モジュール２２０が２Ｄ画像における最も明るいピクセルの位置を決定するために使用する、擬似コードにおいて書き記されるプログラムの単純な例であり、どのように最も明るいピクセルの位置を決定することのクラウド処理機能が、クラウドシステム２００内に、スクランブルのかかっていない画像を記憶することなく、スクランブルされた画像を使用して遂行されるかを実証する。

【数1】

【0027】

[28] プログラムＡを参照すると、２Ｄ整数配列「ｉｍｇ」は、カメラ１１０により取り込まれた２Ｄ画像からデータスクランブラ１２０により生み出された、スクランブルされた２Ｄ画像を表す。配列「ｉｍｇ」は、Ｎ個の行と、Ｍ個の列とを有し、配列「ｉｍｇ」の各エントリ［ｐ，ｑ］は、スクランブルされた画像のピクセルに対応する。カメラ１１０により取り込まれた、スクランブルのかかっていない画像が、さらには、ピクセルのＮ個の行と、Ｍ個の列とを有することが理解される。１つの非制限的な例において、配列「ｉｍｇ」における各エントリは、グレースケール２Ｄ画像のバイト画像表現について行われるように、０から２５５の範囲における整数値を保持する。関数「Ｐｒｏｃｅｓｓ」は、各スクランブルされた画像配列エントリ［ｐ，ｑ］を通して反復処理し、各エントリ［ｐ，ｑ］の値を、整数変数「ｍａｘ」の値と比較し、整数変数「ｍａｘ」は、すでに反復処理されたピクセルの中でこれまでに見いだされた最大値を保持する。現在評価されているエントリ［ｐ，ｑ］が、「ｍａｘ」内に現在記憶される値よりも大きい値を保持するならば、「ｍａｘ」の値は、現在評価されるエントリ［ｐ，ｑ］により保持される値を保持するように更新され、変数ｐｍ及びｑｍは、それぞれ、現在のエントリ［ｐ，ｑ］のｐ及びｑ値によって更新される。関数「Ｐｒｏｃｅｓｓ」が、スクランブルされた画像におけるピクセルのすべてを通して反復処理した後、マッピング関数「ｍａｐ」が、ｐｍ及びｑｍの値（最大ピクセル値を保持する、スクランブルされた画像におけるピクセルの座標を表す）を、スクランブルのかかっていない画像における、対等になるｘ座標ｘｍ及びｙ座標ｙｍにマッピングする。処理モジュール２２０は、デスクランブルされた画像を記憶してしまうことなく、参照により、座標ｘｍ及びｙｍ（スクランブルのかかっていない画像における最も明るいピクセルの位置を識別する）を、処理されたデータ受信器１４０に戻す。

【0028】

[29] より複雑な処理機能は、プログラムＡが行うよりも頻繁に、スクランブルされた画像の座標を、スクランブルのかかっていない画像における対応する座標にマッピングするプログラムを要し、下記で示されるプログラムＢは、そのようなプログラムの例である。

【数2】

プログラムＢにおいて使用される関数及び変数は、プログラムＡにおいてと同じ概念的意味合いを有し、プログラムＢは、さらには、プログラムＡが行うように、２Ｄ画像における最も明るいピクセルを見いだす。しかしながら、プログラムＢは、スクランブルされた画像におけるピクセルのすべてが反復処理された後に一度のみよりもむしろ、「ｍａｘ」が更新される度に、スクランブルされた画像からの「ｍａｘ」のｐｍ及びｑｍ座標を、スクランブルのかかっていない画像のｘｍ及びｙｍ座標にマッピングする。

【0029】

[30] 加えて、スクランブルのかかっていない画像のｘ、ｙ座標にわたって反復処理することが、スクランブルされた画像のｐ、ｑ座標にわたって反復処理することよりも好ましい背景状況が存する。スクランブルのかかっていない画像のｘ、ｙ座標にわたって反復処理することは、さらには、クラウドシステム２００内に、スクランブルのかかっていない画像を記憶することなく遂行される。下記で示されるプログラムＣは、スクランブルされた画像のｐ、ｑ座標の代わりに、スクランブルのかかっていない画像のｘ、ｙ座標にわたって反復処理することにより、２Ｄ画像における最も明るいピクセルの位置を決定するために処理モジュール２２０が使用する、単純な例プログラムである。

【数3】

プログラムＣにおいて使用されるマッピング関数「ｍａｐ２」は、プログラムＡ及びＢにおいて使用されるマッピング関数「ｍａｐ」の逆関数を実施し、すなわち、マッピング関数「ｍａｐ２」は、スクランブルのかかっていない画像からのｘ、ｙ座標を、スクランブルされた画像のｐ、ｑ座標にマッピングする。プログラムＣにおいて使用される変数は、プログラムＡ及びＢにおいてと同じ概念的意味合いを有する。プログラムＣにおける関数「Ｐｒｏｃｅｓｓ」は、各スクランブルのかかっていない画像配列エントリ［ｘ，ｙ］を通して反復処理し、マッピング関数「ｍａｐ２」によって、現在反復処理される［ｘ，ｙ］エントリを、対応するスクランブルされた画像配列エントリ［ｐ，ｑ］にマッピングし、次いで、各エントリ［ｐ，ｑ］により保持される値を、すでに反復処理されたピクセルの中で見いだされた最大値をやはり保持する変数「ｍａｘ」内に現在記憶される値と比較する。現在評価されているエントリ［ｐ，ｑ］が、「ｍａｘ」内に現在記憶される値よりも大きい値を保持するならば、「ｍａｘ」の値は、現在評価されるエントリ［ｐ，ｑ］により保持される値を保持するように更新され、変数ｘｍ及びｙｍは、現在のエントリ［ｘ，ｙ］のｘ及びｙ値によって更新される。「Ｐｒｏｃｅｓｓ」が、スクランブルのかかっていない画像におけるピクセルのすべてを通して反復処理した後、スクランブルのかかっていない画像におけるｘ座標ｘｍ及びｙ座標ｙｍは、最大ピクセル値を伴う、スクランブルのかかっていない画像におけるピクセルの座標を保持する。処理モジュール２２０は、まさにプログラムＡ及びＢが行うように、デスクランブルされた画像を記憶してしまうことなく、スクランブルのかかっていない画像における最も明るいピクセルの位置を識別するための、座標ｘｍ及びｙｍを、処理されたデータ受信器１４０に戻す。

【0030】

[31] プログラムＡ、Ｂ、及びＣは、出力が画像ではない処理を実証するが、処理モジュール２２０による処理の所望される出力が画像であるとき、処理モジュール２２０は、スクランブルされた処理された画像を、処理されたデータ受信器１４０に送信し、処理されたデータ受信器１４０は、デスクランブルされた処理された画像を生み出すために、スクランブルされた画像のｐ、ｑ座標を、ｘ、ｙ座標にマッピングすることが理解される。さらにまた、処理モジュール２２０による処理の所望される出力が、画像における対象の認識である場合、処理モジュール２２０は、クライアントシステム１００に、匿名化された識別子を送出し、そのことによって、クライアントシステム１００は、クライアントにのみ知られるマッピングを使用して、識別子を非匿名化する。要するに、処理モジュール２２０による処理の所望される出力に関係なく、スクランブルのかかっていない、及びデスクランブルされた画像は、開示される概念のシステム及び方法において、クラウドシステム２００内に決して記憶されない。

【0031】

[32] 方法１０のステップ１２に関して先に説述されたように、データスクランブラ１２０は、各ピクセルの元の位置（ｘ，ｙ）が、新しい位置（ｐ，ｑ）にマッピングされるように、カメラ１１０により取り込まれた画像を形作る個々のピクセルの順序を変化させることにより、取り込まれたクライアントデータをスクランブルし、各マッピングは、データ損失を防止するために、同じ新しい位置（ｐ_ｊ，ｑ_ｋ）にマッピングされる２つの位置（ｘ_ａ，ｙ_ｂ）及び（ｘ_ｍ，ｙ_ｎ）がないように、一意的である。データスクランブラ１２０は、開示される概念の範囲から逸脱することなく、カメラ１１０により取り込まれた画像をスクランブルするためのいくつかの技法のうちの任意の１つを実施する。データをスクランブルするための技法の第１の非制限的な例において、記憶されるルックアップテーブルが、ｐ≠ｘ及びｑ≠ｙであるように、各ピクセルの元の位置（ｘ，ｙ）を、新しい擬似ランダム位置（ｐ，ｑ）にマッピングするために使用される。データをスクランブルするための技法の第２の非制限的な例において、Ｍピクセルの水平サイズ、及び、Ｎピクセルの垂直サイズを伴う所与の２Ｄ画像について、数学的関数ｆ_ｇが、（ｐ_ｍ，ｑ_ｎ）＝ｆ_ｇ（ｘ_ｍ，ｙ_ｎ）であり、ここで、すべてのｍ∈０…Ｍ－１、ｎ∈０…Ｎ－１についてｐ_ｍ≠ｘ_ｍ及びｑ_ｎ≠ｙ_ｎであるように、新しい位置（ｐ_ｍ，ｑ_ｎ）を、元の位置が（ｘ_ｍ，ｙ_ｎ）である各ピクセルに割り当てるために使用される。スクランブルされた位置への元のピクセル位置のマッピングは、数学的関数が、カメラ１１０により取り込まれた画像をスクランブルするために使用されるときには、記憶されることを必要とされず、なぜならば、マッピング及び逆マッピングは、マッピング関数又は逆マッピング関数を解くことによりリアルタイムで生出されるからであることが理解される。

【0032】

[33] さらにまた、例示的な実施形態において、クライアントシステム１００は、データスクランブラ１２０が使用するスクランブルすることの特定の反復処理が、取り込まれたクライアントデータのセキュリティをさらに増大するために、周期的に変化させられるように構成される。第１の非制限的な例において、データスクランブラ１２０が、データをスクランブルするために、記憶されるルックアップテーブルを使用するならば、使用される個別の記憶されるルックアップテーブルは、Ｐ≧１であるＰ個の画像ごとに変化させられる。第２の非制限的な例において、データスクランブラ１２０が、データをスクランブルするために数学的関数を使用するとき、使用される個別の関数は、Ｐ≧１であるＰ個の画像ごとに変化させられる。クライアントシステム１００が、使用されるスクランブルすることの特定の反復処理を周期的に変化させるように構成されるならば、クライアントシステム１００及びクラウドシステム２００は、クラウド側での処理中のデスクランブルすることのために使用されるマッピングが、クライアント側でのスクランブルすることのために使用される同じマッピングであるということを確実にするために、同期されなければならないことが理解される。クラウドシステム２００が、クライアントシステム１００と同期され、スクランブルすることのどの特定の反復処理が所与の画像のために使用されたかを知っているということを確実にするための技法の第１の非制限的な例において、クライアントシステム１００は、クラウドシステム２００に、スクランブルされた画像とともに送信されることになる、各画像へのシーケンス番号を割り当て、クラウドシステム２００は、シーケンス番号に基づいて、どのスクランブリング技法をデータスクランブラ１２０が使用したかを決定するように構成される。プログラムＤに関して下記でより詳細に説明されるように、クラウドシステム２００が、クライアントシステム１００と同期され、スクランブルすることのどの特定の反復処理が所与の画像のために使用されたかを知っているということを確実にするための技法の第２の非制限的な例において、クライアントシステム１００は、クラウドシステム２００に、スクランブルされた画像とともに送信されることになる、各画像へのコードを割り当て、クラウドシステム２００は、コードに基づいて、どのスクランブリング技法をデータスクランブラ１２０が使用したかを決定するように構成される。

【0033】

[34] 下記で示されるプログラムＤは、処理モジュール２２０が、クライアントシステム１００により送信されるコードに基づいて、処理中の動的なデスクランブルすることを実施することを可能にする、プログラムの単純な例である。

【数4】

プログラムＤは、プログラムＣが機能する有様と同様に機能するが、プログラムＣの機能を遂行することに加えて、プログラムＤは、データスクランブラ１２０により使用されるデータスクランブリングの特定の実現形態を示している、クライアントシステム１００により割り当てられたコードを読み出し、それによって、スクランブルされた画像からのｐ、ｑ座標を、スクランブルのかかっていない画像の対応するｘ、ｙ座標にマッピングする。より具体的には、プログラムＤにおける関数「Ｐｒｏｃｅｓｓ」は、プログラムＣにおいて使用される関数「Ｐｒｏｃｅｓｓ」により要される引数に加えて、文字列引数「ｃｏｄｅ」（クライアントシステム１００により供給される）を要し、プログラムＤにおいて使用されるマッピング関数「ｍａｐ３」は、プログラムＣにおいて使用されるマッピング関数「ｍａｐ２」により要される引数に加えて、引数「ｃｏｄｅ」を使用する。マッピング関数「ｍａｐ３」は、スクランブルのかかっていない画像からのｘ、ｙ座標を、対応するスクランブルされた画像のｐ、ｑ座標にマッピングすることにより、マッピング関数「ｍａｐ２」と同様に機能するが、「ｍａｐ３」は、加えて、スクランブルすることのどの反復処理が、そのようにするために使用されるべきであるかを決定するために、文字列引数「ｃｏｄｅ」を使用する。プログラムＣと同じく、処理モジュール２２０は、スクランブルされた画像のｐ、ｑ座標の代わりに、スクランブルのかかっていない画像のｘ、ｙ座標にわたって反復処理することにより、２Ｄ画像における最も明るいピクセルの位置を決定するためにプログラムＤを使用するが、プログラムＣとは違い、プログラムＤは、データスクランブラ１２０により使用されるスクランブルすることの特定の反復処理を周期的に変化させ、スクランブルすることのどの反復処理が使用されたかを示している、各画像へのコードを割り当てる、クライアントシステム１００により送信される画像を処理するために、クラウドシステム２００により使用される。

【0034】

[35] プログラムＡ、Ｂ、Ｃ、及びＤは、どのように処理モジュール２２０が、スクランブルのかかっていない画像を記憶することの必要性なしに処理を遂行するかの例解的な例として提示されるということ、並びに、これらのプログラムにより具現化される概念は、開示される概念の範囲から逸脱することなく、他の、及び／又は、より複雑な、データのグルーピングに対して、組み合わされる、又は当てはめられることが理解される。例えば、及び制限なしに、クライアントシステム１００が、処理のためにクラウドシステム２００にＲＧＢカラー画像を送信するならば、３つのプレーンＲ、Ｇ、及びＢの各々についてのスクランブルすることは、他のプレーンに無関係に遂行されることがあり、そのことによって、同じマッピング技法が、プレーンのすべてのために使用されることがあり、又は、異なるマッピングが、各プレーンのために使用されることがある。

【0035】

[36] 特許請求の範囲において、括弧の間に置かれるいかなる参照符号も、請求項を制限すると解されないものとする。単語「備える」又は「含む」は、請求項において列挙されるもの以外の要素又はステップの存在を排除しない。いくつかの手段を挙げるデバイス請求項において、これらの手段のうちのいくつかは、ハードウェアの全く同じ物品により具現化されることがある。単数形の要素は、複数のそのような要素の存在を排除しない。いくつかの手段を挙げるいかなるデバイス請求項においても、これらの手段のうちのいくつかは、ハードウェアの全く同じ物品により具現化されることがある。ある決まった要素が、相互に異なる従属請求項において述べられるという単なる事実は、これらの要素が組み合わせて使用され得ないということを指し示さない。

【0036】

[37] 本発明は、最も実用的な、及び好まれる実施形態であると現在考えられるものに基づいて、例解の目的のために詳細に説明されたが、そのような詳細は、もっぱらその目的のためのものであるということ、並びに、本発明は、開示される実施形態に制限されるのではなく、反対に、添付される特許請求の範囲の趣旨及び範囲の中にある、修正及び均等な配置構成を包含することを意図されるということが理解されるべきである。例えば、本発明は、可能な限りで、任意の実施形態の１つ又は複数の特徴が、任意の他の実施形態の１つ又は複数の特徴と組み合わされるということを思索するということが理解されるべきである。

【図1】

【図2】

【国際調査報告】