プライバシ保護とデータの相互活用を両立可能なスマートシティプラットフォームの研究

近年、個人に関する情報を分析することで、ユーザの嗜好に合わせたサービスを提供することが可能となっている。ユーザの嗜好の学習には多量のデータが必要となり、各個人のデータのみならず、類似した嗜好を持つ他のユーザのデータを活用する必要がある。しかしながら、それらの嗜好に関するデータを一か所に集めて分析することは、プライバシ保護の観点上相応しくない。本研究は、ユーザが自らの情報をコントロールすることでプライバシを保護しつつ、類似の嗜好を持つユーザが互いにデータ活用する、非中央集権型のプラットフォームを確立することを目的とした。具体的には、過去に自身と同じ回答をしたユーザに対し、YesやNoといった、データを直接送信せずに回答できる質問を投げかける方法によって、外部に直接データを送信せずに類似した嗜好を持つユーザのデータの利用を可能とした。評価のために、ユーザの行動パターンを学習し、学習した行動パターンと異なる行動が発生した際に異常と検知することで、IoT家電の不正操作を検知する異常検知手法をプラットフォームに適用したところ、類似の行動習慣のユーザ同士が連携し、異常検知精度が向上したことから、プラットフォームの有効性が確認された。またこのプラットフォームでは、似たデータを保持していると偽り、誤ったデータを利用させる攻撃の可能性があったため、偽データによる悪影響を防止する手法について検討した。具体的には、ブロックチェーンで用いられる仕組みを応用し、データ提供時にナンスの探索を必要とすることで、多数のデータが提供されることを避け、また、データの提供者がデータの利用者と類似の嗜好を持っていることを確認することで、利用するデータを制限する手法を提案した。この方法によって偽のデータによる悪影響が削減されること、また本手法による計算時間の増加がプラットフォーム全体へ影響を与えないことを確認した。

近年、個人に関する情報を分析することで、ユーザの嗜好に合わせたサービスを提供することが可能となっている。ユーザの嗜好の学習には多量のデータが必要となり、各個人のデータのみならず、類似した嗜好を持つ他のユーザのデータを活用する必要がある。しかしながら、それらの嗜好に関するデータを一か所に集めて分析することは、プライバシ保護の観点上相応しくない。本研究は、ユーザが自らの情報をコントロールすることでプライバシを保護しつつ、類似の嗜好を持つユーザが互いにデータ活用する、非中央集権型のプラットフォームを確立することを目的とした。具体的には、過去に自身と同じ回答をしたユーザに対し、YesやNoといった、データを直接送信せずに回答できる質問を投げかける方法によって、外部に直接データを送信せずに類似した嗜好を持つユーザのデータの利用を可能とした。評価のために、ユーザの行動パターンを学習し、学習した行動パターンと異なる行動が発生した際に異常と検知することで、IoT家電の不正操作を検知する異常検知手法をプラットフォームに適用したところ、類似の行動習慣のユーザ同士が連携し、異常検知精度が向上したことから、プラットフォームの有効性が確認された。またこのプラットフォームでは、似たデータを保持していると偽り、誤ったデータを利用させる攻撃の可能性があったため、偽データによる悪影響を防止する手法について検討した。具体的には、ブロックチェーンで用いられる仕組みを応用し、データ提供時にナンスの探索を必要とすることで、多数のデータが提供されることを避け、また、データの提供者がデータの利用者と類似の嗜好を持っていることを確認することで、利用するデータを制限する手法を提案した。この方法によって偽のデータによる悪影響が削減されること、また本手法による計算時間の増加がプラットフォーム全体へ影響を与えないことを確認した。