JP2012133451A - 重要度判定システム、データの重要度判定方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】ネットワーク上を流れるデータの重要度を自動的に判別し、適切な保護をユーザに要求する。
【解決手段】第2の重要度判定装置は、自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからデータを受信して、例えば、k−匿名性やl−多様性等の匿名性判定を行って、データを解析することにより、他のデータとの類似性からデータの重要度を判別して、結果をクライアントモジュールに通知し、一方で、第1の重要度判定装置は、クライアントモジュールが送受信するデータを受信して、特徴ベクトルを生成し、特徴ベクトルの類似度からデータの重要度を判別してクライアントモジュールに通知する。
【選択図】図6
【解決手段】第2の重要度判定装置は、自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからデータを受信して、例えば、k−匿名性やl−多様性等の匿名性判定を行って、データを解析することにより、他のデータとの類似性からデータの重要度を判別して、結果をクライアントモジュールに通知し、一方で、第1の重要度判定装置は、クライアントモジュールが送受信するデータを受信して、特徴ベクトルを生成し、特徴ベクトルの類似度からデータの重要度を判別してクライアントモジュールに通知する。
【選択図】図6
Description
本発明は、ネットワーク上を流れるデータの重要度を自動的に判別し、適切な保護をユーザに要求する重要度判定システム、データの重要度判定方法およびプログラムに関する。
今日、インターネットなどのネットワークを介して重要なデータをやり取りする場面が増えてきている。特に、利用者の趣味嗜好などを考慮してサービスを提供するようなサイトにおいては、ユーザの個人情報・プライバシ情報を提供することもあり、情報漏洩によるプライバシ侵害が懸念される。また、位置情報サービスなどにおいても同様の脅威がある(例えば、非特許文献1参照。)。
RFC2616 Hypertext Transfer Protocol ―― HTTP/1.1
しかしながら、従来は、データの重要度を判定することはなく、データの送受信を行っており、利用者が客観的に自身が送信するデータの重要度を判定することができなかったという問題がある。
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、ネットワーク上を流れるデータの重要度を自動的に判別し、適切な保護をユーザに要求する重要度判定システム、データの重要度判定方法およびプログラムを提供することを目的とする。
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。
(1)本発明は、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムであって、前記第1の重要度判定装置が、前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1の受信手段(例えば、図2のデータ読込処理部202および通信モジュールドライバ204に相当)と、該受信したデータを各利用者ごとに分類する第1の分類手段と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第1の加工手段と、該加工したデータを保存する第1の保存手段と、該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段(例えば、図2の特徴ベクトル作成処理部211に相当)と、新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第1の判定手段(例えば、図2の評価ポイント算出処理部212に相当)と、該第1の判定手段において、重要と判断したデータを出力する第1の出力手段(例えば、図2のデータ出力処理部203および通信モジュールドライバ204に相当)と、を備え前記第2の重要度判定装置が、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第2の受信手段(例えば、図5のデータ読込処理部202および通信モジュールドライバ204に相当)と、該受信したデータをサービスごとに分類する第2の分類手段と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第2の加工手段と、該加工したデータを保存する第2の保存手段と、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第2の判定手段(例えば、図5のk―匿名性、l−多様性判定処理部311に相当)と、該第2の判定手段において、重要と判断したデータを出力する第2の出力手段(例えば、図5のデータ出力処理部203および通信モジュールドライバ204に相当)と、を備えたことを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、第1の重要度判定装置の第1の受信手段は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する。第1の分類手段は、受信したデータを各利用者ごとに分類する。第1の加工手段は、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。第1の保存手段は、加工したデータを保存する。特徴ベクトル作成手段は、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する。第1の判定手段は、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する。第1の出力手段は、第1の判定手段において、重要と判断したデータを出力する。また、第2の重要度判定装置の第2の受信手段は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する。第2の分類手段は、受信したデータをサービスごとに分類する。第2の加工手段は、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。第2の保存手段は、加工したデータを保存する。第2の判定手段は、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する。第2の出力手段は、第2の判定手段において、重要と判断したデータを出力する。したがって、第1の重要度判定装置においては、ネットワーク上を流れるユーザのデータを利用して、簡易な構成でデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知する。また、第2の重要度判定装置では、ネットワーク上を流れる他のユーザのデータを利用して、簡易な構成でデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知することができる。
(2)本発明は、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムであって、前記第1の重要度判定装置が、前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1の受信手段(例えば、図8のデータ読込処理部202および通信モジュールドライバ234に相当)と、該受信したデータを各利用者ごとに分類する第1の分類手段と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第1の加工手段と、該加工したデータを保存する第1の保存手段と、該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段(例えば、図8の特徴ベクトル作成処理部211に相当)と、新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第1の判定手段(例えば、図8の評価ポイント算出処理部212に相当)と、該第1の判定手段において、重要と判断したデータを前記第2の重要度判定装置に送信する送信手段(例えば、図8のデータ出力処理部203および通信モジュールドライバ234に相当)と、を備え、前記第2の重要度判定装置が、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータと前記送信手段から送信されたデータとを受信する第2の受信手段(例えば、図9のデータ読込処理部202および通信モジュールドライバ244に相当)と、該受信したデータをサービスごとに分類する第2の分類手段と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第2の加工手段と、該加工したデータを保存する第2の保存手段と、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第2の判定手段(例えば、図8のk−匿名性、l−多様性判定処理部311に相当)と、該第2の判定手段において、重要と判断したデータを出力する出力手段(例えば、図8のデータ読込処理部202および通信モジュールドライバ244に相当)と、を備えたことを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、第1の重要度判定装置の第1の受信手段は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する。第1の分類手段は、受信したデータを各利用者ごとに分類する。第1の加工手段は、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。第1の保存手段は、加工したデータを保存する。特徴ベクトル作成手段は、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する。第1の判定手段は、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する。送信手段は、第1の判定手段において、重要と判断したデータを第2の重要度判定装置に送信する。また、第2の重要度判定装置の第2の受信手段は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータと送信手段から送信されたデータとを受信する。第2の分類手段は、受信したデータをサービスごとに分類する。第2の加工手段は、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。第2の保存手段は、加工したデータを保存する。第2の判定手段は、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する。出力手段は、第2の判定手段において、重要と判断したデータを出力する。したがって、第2の重要度判定装置が、ネットワーク上を流れる他のユーザのデータとネットワーク上を流れるユーザのデータを利用して、データの重要度を自動的に判別する第1の重要度判定装置の判定結果に基づくデータとによってデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知するため、他のデータとの類似性という観点と自身が送った過去のデータとの類似性という観点という2つの視点でデータの重要性を評価するため、より詳細な評価が可能となる。
(3)本発明は、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムであって、前記第2の重要度判定装置が、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第2の受信手段(例えば、図13のデータ読込処理部202および通信モジュールドライバ264に相当)と、該受信したデータをサービスごとに分類する第2の分類手段と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第2の加工手段と、該加工したデータを保存する第2の保存手段と、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第2の判定手段(例えば、図13のk−匿名性、l−多様性判定処理部311に相当)と、該第2の判定手段において、重要と判断したデータを前記第1の重要度判定装置に送信する送信手段(例えば、図13のデータ出力処理部203および通信モジュールドライバ264に相当)と、を備え、前記第1の重要度判定装置が、前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータと、前記送信手段から送信されるデータとを受信する第1の受信手段(例えば、図12のデータ読込処理部202および通信モジュールドライバ254に相当)と、該受信したデータを各利用者ごとに分類する第1の分類手段と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第1の加工手段と、該加工したデータを保存する第1の保存手段と、該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段(例えば、図12の特徴ベクトル作成処理部211に相当)と、新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第1の判定手段(例えば、図12の評価ポイント算出処理部212に相当)と、該第1の判定手段において、重要と判断したデータを出力する出力手段(例えば、図12のデータ出力処理部203および通信モジュールドライバ254に相当)と、を備えたことを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、第2の重要度判定装置の第2の受信手段は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する。第2の分類手段は、受信したデータをサービスごとに分類する。第2の加工手段は、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。第2の保存手段は、加工したデータを保存する。第2の判定手段は、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する。送信手段は、第2の判定手段において、重要と判断したデータを第1の重要度判定装置に送信する。また、第1の重要度判定装置の第1の受信手段は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータと送信手段から送信されるデータとを受信する。第1の分類手段は、受信したデータを各利用者ごとに分類する。第1の加工手段は、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。第1の保存手段は、加工したデータを保存する。特徴ベクトル作成手段は、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する。第1の判定手段は、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する。出力手段は、第1の判定手段において、重要と判断したデータを出力する。したがって、第1の重要度判定装置が、ネットワーク上を流れるユーザのデータとネットワーク上を流れる他のユーザのデータとを利用して、データの重要度を自動的に判別する第2の重要度判定装置の判定結果に基づくデータとによってデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知するため、他のデータとの類似性という観点と自身が送った過去のデータとの類似性という観点という2つの視点でデータの重要性を評価するため、より詳細な評価が可能となる。
(4)本発明は、(1)から(3)の重要度判定システムについて、前記第1の加工手段が一方向性関数を用いて、データの加工を行うことを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、第1の加工手段が一方向性関数を用いて、データの加工を行う。したがって、一方向性関数を用いることにより、情報の漏えいを防止することができる。
(5)本発明は、(1)から(3)の重要度判定システムについて、前記第1の判定手段が、匿名性を評価することによりデータの重要度を判定することを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、第1の判定手段が、匿名性を評価することによりデータの重要度を判定する。したがって、たとえば、k−匿名性やl−多様性を評価することにより、情報の重要度を自動的に判別することができる。
(6)本発明は、(1)から(3)の重要度判定システムについて、前記第1の判定手段が、データ内の属性の種類に関する評価値によりデータの重要度を判定することを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、第1の判定手段が、データ内の属性の種類に関する評価値によりデータの重要度を判定する。したがって、評価値を、評価値={(重み付け値)×(自己のデータを含む属性値の数−自己のデータを含まない属性値の数)}の数式で算出することにより、属性値の変化を定量化して、データの重要度を自動的に判別することができる。
(7)本発明は、(1)から(3)の重要度判定システムについて、前記第1の判定手段が、データ量の差分に関する評価値によりデータの重要度を判定することを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、第1の判定手段が、データ量の差分に関する評価値によりデータの重要度を判定する。したがって、評価値を、評価値={(重み付け値)×(データの総数)/(自己のデータを含む同じ属性を持つデータの数)}の数式で算出することにより、データの重要度を自動的に判別することができる。
(8)本発明は、(1)から(3)の重要度判定システムについて、前記第2の判定手段が、データの類似度を前記特徴ベクトル間の相関性により評価することを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、第2の判定手段が、データの類似度を前記特徴ベクトル間の相関性により評価する。したがって、保存されている特徴ベクトルと受信データとの類似度を数値化して相関性を評価することによって、情報の重要度を自動的に判別することができる。
(9)本発明は、(8)の重要度判定システムについて、前記特徴ベクトルには、個々に重み係数が設定されていることを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、特徴ベクトルには、個々に重み係数が設定されている。したがって、重要度が高い特徴ベクトルについては、重み係数を大きくすることにより、的確に、情報の重要度を自動的に判別することができる。
(10)本発明は、(1)から(3)の重要度判定システムについて、前記第2の保存手段に保存されたデータのうち、一定期間が経過したデータについては、複数のデータをマージして特徴的な特徴量のみを残し、圧縮する圧縮手段を設けたことを特徴とする重要度判定システムを提案している。
この発明によれば、第2の保存手段に保存されたデータのうち、一定期間が経過したデータについては、複数のデータをマージして特徴的な特徴量のみを残し、圧縮する圧縮手段を設けている。したがって、圧縮して格納することにより、データサイズを削減し、保存するデータのサイズを有限長とする。
(11)本発明は、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法であって、前記第1の重要度判定装置が、前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1のステップ(例えば、図6のステップS101に相当)と、該受信したデータを各利用者ごとに分類する第2のステップ(例えば、図6のステップS102に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップ(例えば、図6のステップS103に相当)と、該加工したデータを保存する第4のステップ(例えば、図6のステップS104に相当)と、該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第5のステップ(例えば、図6のステップS105に相当)と、新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第6のステップ(例えば、図6のステップS106に相当)と、該第6のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第7のステップ(例えば、図6のステップS107に相当)と、前記第2の重要度判定装置が、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第8のステップ(例えば、図6のステップS108に相当)と、該受信したデータをサービスごとに分類する第9のステップ(例えば、図6のステップS109に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第10のステップ(例えば、図6のステップS110に相当)と、該加工したデータを保存する第11のステップ(例えば、図6のステップS111に相当)と、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第12のステップ(例えば、図6のステップS112に相当)と、該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップ(例えば、図6のステップS113に相当)と、を備えたことを特徴とするデータの重要度判定方法を提案している。
この発明によれば、第1の重要度判定装置は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信し、受信したデータを各利用者ごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工して、加工したデータを保存する。そして、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成し、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定し、重要と判断したデータを出力する。また、第2の重要度判定装置は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信し、受信したデータをサービスごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを出力する。したがって、第1の重要度判定装置においては、ネットワーク上を流れるユーザのデータを利用して、簡易な構成でデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知する。また、第2の重要度判定装置では、ネットワーク上を流れる他のユーザのデータを利用して、簡易な構成でデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知することができる。
(12)本発明は、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法であって、前記第1の重要度判定装置が、前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1のステップ(例えば、図10のステップS201に相当)と、該受信したデータを各利用者ごとに分類する第2のステップ(例えば、図10のステップS202に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップ(例えば、図10のステップS203に相当)と、該加工したデータを保存する第4のステップ(例えば、図10のステップS204に相当)と、該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第5のステップ(例えば、図10のステップS205に相当)と、新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第6のステップ(例えば、図10のステップS206に相当)と、該第6のステップにおいて、重要と判断したデータを前記第2の重要度判定装置に送信する第7のステップ(例えば、図10のステップS207に相当)と、前記第2の重要度判定装置が、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからデータと送信されたデータとを受信する第8のステップ(例えば、図10のステップS208に相当)と、該受信したデータをサービスごとに分類する第9のステップ(例えば、図10のステップS209に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第10のステップ(例えば、図10のステップS210に相当)と、該加工したデータを保存する第11のステップ(例えば、図10のステップS211に相当)と、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第12のステップ(例えば、図10のステップS212に相当)と、該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップ(例えば、図10のステップS213に相当)と、を備えたことを特徴とするデータの重要度判定方法を提案している。
この発明によれば、第1の重要度判定装置は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信し、受信したデータを各利用者ごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成し、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを第2の重要度判定装置に送信する。また、第2の重要度判定装置は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからデータと送信されたデータとを受信し、受信したデータをサービスごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを出力する。したがって、第2の重要度判定装置が、ネットワーク上を流れる他のユーザのデータとネットワーク上を流れるユーザのデータを利用して、データの重要度を自動的に判別する第1の重要度判定装置の判定結果に基づくデータとによってデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知するため、他のデータとの類似性という観点と自身が送った過去のデータとの類似性という観点という2つの視点でデータの重要性を評価するため、より詳細な評価が可能となる。
(13)本発明は、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法であって、前記第2の重要度判定装置が、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第1のステップ(例えば、図14のステップS301に相当)と、該受信したデータをサービスごとに分類する第2のステップ(例えば、図14のステップS302に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップ(例えば、図14のステップS303に相当)と、該加工したデータを保存する第4のステップ(例えば、図14のステップS304に相当)と、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第5のステップ(例えば、図14のステップS305に相当)と、該第5のステップにおいて、重要と判断したデータを前記第1の重要度判定装置に送信する第6のステップ(例えば、図14のステップS306に相当)と、前記第1の重要度判定装置が、前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータと、送信されるデータとを受信する第7のステップ(例えば、図14のステップS307に相当)と、該受信したデータを各利用者ごとに分類する第8のステップ(例えば、図14のステップS308に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第9のステップ(例えば、図14のステップS309に相当)と、該加工したデータを保存する第10のステップ(例えば、図14のステップS310に相当)と、該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第11のステップ(例えば、図14のステップS311に相当)と、新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第12のステップ(例えば、図14のステップS312に相当)と、該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップ(例えば、図14のステップS313に相当)と、を備えたことを特徴とするデータの重要度判定方法を提案している。
この発明によれば、第2の重要度判定装置は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信し、受信したデータをサービスごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを第1の重要度判定装置に送信する。また、第1の重要度判定装置は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータと、送信されるデータとを受信し、受信したデータを各利用者ごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成し、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを出力する。したがって、第1の重要度判定装置が、ネットワーク上を流れるユーザのデータとネットワーク上を流れる他のユーザのデータとを利用して、データの重要度を自動的に判別する第2の重要度判定装置の判定結果に基づくデータとによってデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知するため、他のデータとの類似性という観点と自身が送った過去のデータとの類似性という観点という2つの視点でデータの重要性を評価するため、より詳細な評価が可能となる。
(14)本発明は、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記第1の重要度判定装置が、前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1のステップ(例えば、図6のステップS101に相当)と、該受信したデータを各利用者ごとに分類する第2のステップ(例えば、図6のステップS102に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップ(例えば、図6のステップS103に相当)と、該加工したデータを保存する第4のステップ(例えば、図6のステップS104に相当)と、該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第5のステップ(例えば、図6のステップS105に相当)と、新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第6のステップ(例えば、図6のステップS106に相当)と、該第6のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第7のステップ(例えば、図6のステップS107に相当)と、前記第2の重要度判定装置が、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第8のステップ(例えば、図6のステップS108に相当)と、該受信したデータをサービスごとに分類する第9のステップ(例えば、図6のステップS109に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第10のステップ(例えば、図6のステップS110に相当)と、該加工したデータを保存する第11のステップ(例えば、図6のステップS111に相当)と、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第12のステップ(例えば、図6のステップS112に相当)と、該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップ(例えば、図6のステップS113に相当)と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
この発明によれば、第1の重要度判定装置は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信し、受信したデータを各利用者ごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工して、加工したデータを保存する。そして、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成し、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定し、重要と判断したデータを出力する。また、第2の重要度判定装置は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信し、受信したデータをサービスごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを出力する。したがって、第1の重要度判定装置においては、ネットワーク上を流れるユーザのデータを利用して、簡易な構成でデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知する。また、第2の重要度判定装置では、ネットワーク上を流れる他のユーザのデータを利用して、簡易な構成でデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知することができる。
(15)本発明は、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記第1の重要度判定装置が、前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1のステップ(例えば、図10のステップS201に相当)と、該受信したデータを各利用者ごとに分類する第2のステップ(例えば、図10のステップS202に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップ(例えば、図10のステップS203に相当)と、該加工したデータを保存する第4のステップ(例えば、図10のステップS204に相当)と、該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第5のステップ(例えば、図10のステップS205に相当)と、新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第6のステップ(例えば、図10のステップS206に相当)と、該第6のステップにおいて、重要と判断したデータを前記第2の重要度判定装置に送信する第7のステップ(例えば、図10のステップS207に相当)と、前記第2の重要度判定装置が、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからデータと送信されたデータとを受信する第8のステップ(例えば、図10のステップS208に相当)と、該受信したデータをサービスごとに分類する第9のステップ(例えば、図10のステップS209に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第10のステップ(例えば、図10のステップS210に相当)と、該加工したデータを保存する第11のステップ(例えば、図10のステップS211に相当)と、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第12のステップ(例えば、図10のステップS212に相当)と、該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップ(例えば、図10のステップS213に相当)と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
この発明によれば、第1の重要度判定装置は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信し、受信したデータを各利用者ごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成し、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを第2の重要度判定装置に送信する。また、第2の重要度判定装置は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータと送信されたデータとを受信し、受信したデータをサービスごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを出力する。したがって、第2の重要度判定装置が、ネットワーク上を流れる他のユーザのデータとネットワーク上を流れるユーザのデータを利用して、データの重要度を自動的に判別する第1の重要度判定装置の判定結果に基づくデータとによってデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知するため、他のデータとの類似性という観点と自身が送った過去のデータとの類似性という観点という2つの視点でデータの重要性を評価するため、より詳細な評価が可能となる。
(16)本発明は、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記第2の重要度判定装置が、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第1のステップ(例えば、図14のステップS301に相当)と、該受信したデータをサービスごとに分類する第2のステップ(例えば、図14のステップS302に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップ(例えば、図14のステップS303に相当)と、該加工したデータを保存する第4のステップ(例えば、図14のステップS304に相当)と、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第5のステップ(例えば、図14のステップS305に相当)と、該第5のステップにおいて、重要と判断したデータを前記第1の重要度判定装置に送信する第6のステップ(例えば、図14のステップS306に相当)と、前記第1の重要度判定装置が、前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータと、送信されるデータとを受信する第7のステップ(例えば、図14のステップS307に相当)と、該受信したデータを各利用者ごとに分類する第8のステップ(例えば、図14のステップS308に相当)と、該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第9のステップ(例えば、図14のステップS309に相当)と、該加工したデータを保存する第10のステップ(例えば、図14のステップS310に相当)と、該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第11のステップ(例えば、図14のステップS311に相当)と、新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第12のステップ(例えば、図14のステップS312に相当)と、該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップ(例えば、図14のステップS313に相当)と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
この発明によれば、第2の重要度判定装置は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信し、受信したデータをサービスごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを第1の重要度判定装置に送信する。また、第1の重要度判定装置は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータと、送信されるデータとを受信し、受信したデータを各利用者ごとに分類し、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する。そして、加工したデータを保存し、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成し、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定して、重要と判断したデータを出力する。したがって、第1の重要度判定装置が、ネットワーク上を流れるユーザのデータとネットワーク上を流れる他のユーザのデータとを利用して、データの重要度を自動的に判別する第2の重要度判定装置の判定結果に基づくデータとによってデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知するため、他のデータとの類似性という観点と自身が送った過去のデータとの類似性という観点という2つの視点でデータの重要性を評価するため、より詳細な評価が可能となる。
本発明によれば、ネットワーク上を流れるデータの重要度を自動的に判別し、適切な保護をユーザに要求することにより、プライバシ情報を可視化して、ユーザに注意を喚起することができるという効果がある。また、他のデータとの類似性という観点と自身が送った過去のデータとの類似性という観点という2つの観点でデータの重要度を判定できることから、データの重要度に関して、より詳細な評価を行うことができるという効果がある。
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
<第1の実施形態>
図1から図6を用いて、本発明の第1の実施形態に係る重要度判定システムについて説明する。第2の重要度判定装置300は、図1に示すように、クライアントモジュール101〜103とサービス提供サーバ400との間に配置され、データを送受信するクライアントモジュール101とデータを送受信する他のクライアントモジュール102〜103からデータの重要度を判定するためのデータを受信して、k−匿名性やl−多様性等の匿名性判定を行って、データを解析することにより、クライアントモジュール101からのデータの重要度を判別して、クライアントモジュール101に通知するものである。つまり、クライアントモジュール101は、データを収集し、解析する機能を有する。具体的には、データ収集機能を各ユーザの端末にインストールし、収集したデータをデータ解析機能に送付する。データ解析機能では、送られてきたデータをまとめて解析し、結果を各データ収集機能に返す。一方で、第1の重要度判定装置200は、クライアントモジュール101とともに、例えば、端末内に設けられ、クライアントモジュール101が送受信するデータを受信して、特徴ベクトルを生成し、特徴ベクトルの類似度からデータの重要度を判別してクライアントモジュールに通知するものである。
図1から図6を用いて、本発明の第1の実施形態に係る重要度判定システムについて説明する。第2の重要度判定装置300は、図1に示すように、クライアントモジュール101〜103とサービス提供サーバ400との間に配置され、データを送受信するクライアントモジュール101とデータを送受信する他のクライアントモジュール102〜103からデータの重要度を判定するためのデータを受信して、k−匿名性やl−多様性等の匿名性判定を行って、データを解析することにより、クライアントモジュール101からのデータの重要度を判別して、クライアントモジュール101に通知するものである。つまり、クライアントモジュール101は、データを収集し、解析する機能を有する。具体的には、データ収集機能を各ユーザの端末にインストールし、収集したデータをデータ解析機能に送付する。データ解析機能では、送られてきたデータをまとめて解析し、結果を各データ収集機能に返す。一方で、第1の重要度判定装置200は、クライアントモジュール101とともに、例えば、端末内に設けられ、クライアントモジュール101が送受信するデータを受信して、特徴ベクトルを生成し、特徴ベクトルの類似度からデータの重要度を判別してクライアントモジュールに通知するものである。
<第1の重要度判定装置の構成>
図2を用いて、本実施形態に係る第1の重要度判定装置200の構成について説明する。本実施形態に係る第1の重要度判定装置200は、図2に示すように、制御部201と、データ読込処理部202と、データ出力処理部203と、通信モジュールドライバ204と、データ圧縮処理部205と、データ特徴量抽出処理部210と、木構造データ管理部215と、ユーザ設定パラメータ管理部216とから構成されている。また、データ特徴量抽出処理部210は、特徴ベクトル作成処理部211と、評価ポイント算出処理部212と、データ事前処理部213とから構成されている。
図2を用いて、本実施形態に係る第1の重要度判定装置200の構成について説明する。本実施形態に係る第1の重要度判定装置200は、図2に示すように、制御部201と、データ読込処理部202と、データ出力処理部203と、通信モジュールドライバ204と、データ圧縮処理部205と、データ特徴量抽出処理部210と、木構造データ管理部215と、ユーザ設定パラメータ管理部216とから構成されている。また、データ特徴量抽出処理部210は、特徴ベクトル作成処理部211と、評価ポイント算出処理部212と、データ事前処理部213とから構成されている。
制御部201は、予め格納された制御プログラムによって、第1の重要度判定装置200の全体を制御する。特に、データを送受信するクライアントモジュール101とデータを送受信する他のクライアントモジュール102〜103からデータの重要度を判定するためのデータを受信して、k−匿名性やl−多様性等の匿名性判定を行って、データを解析することにより、クライアントモジュール101からのデータの重要度を判別して、クライアントモジュール101に通知する。
データ読込処理部202は、通信モジュールドライバ204からネットワークを流れるデータを取得する。データ出力処理部203は、通信モジュールドライバ204を利用して判定結果を通知する。
特徴ベクトル作成処理部211は、ユーザの通信データから特徴ベクトルを生成する。なお、生成した特徴ベクトルは、図示しない格納部に格納しておく。つまり、図3に示すように、ユーザの通信データからベクトル抽出アルゴリズムを用いて、特徴ベクトルを抽出し、時系列的に、古い特徴ベクトルについては、ベクトル圧縮アルゴリズムを用いて、圧縮して保存する。また、時間的にかなり経過したものについては、再圧縮を行ってもよい。このように、時系列的に、古い特徴ベクトルを圧縮して格納することにより、データサイズを削減して、保存するデータのサイズを有限長にすることができる。
評価ポイント算出処理部212は、格納された特徴ベクトルと重要度を判定するデータの特徴ベクトルとの類似度を数値化する。なお、類似度を特徴ベクトル間の相関で数値化するために、例えば、オーバーラップ係数を用いてもよい。
データ事前処理部213は、不要データの削除、データの抽象化、データの圧縮、データの格納等の処理を事前に行う。
木構造データ管理部215は、事前入力された木構造データを変換し、ソフトウェアが利用可能な形式で格納する。また、属性が数値データではない場合、属性値の持つ意味の包含関係によって構築された木構造が上位ノード探索のために必要である。例えば、図4にように、Country、State、City、・・・といった属性値の上下関係によって構成された階層構造を事前に作成しておく必要がある。したがって、各属性に対してこのような木構造データをユーザが設定可能とする。数値データに関しては、一定の値ごとに階層化するため、木構造データは必ずしも必要ではない。なお、木構造データの構成に関して既存のソフトウェアが使用できる場合は、使用してもよい。また、木構造データは各レベルのノード数を情報として含む。木構造データ管理部215は、図4に示すような木構造データを管理する。
ユーザ設定パラメータ管理部216は、管理者が設定情報として入力した各パラメータやファイルを一括管理する。データ圧縮処理部205は、一定期間の通信路を流れたデータを格納し保管するとともに、データの圧縮を定期的に行う。具体的には、一定期間経過したデータについては、複数のデータをマージしてもっとも特徴的な特徴量のみを残して圧縮する。これにより、圧縮して格納することにデータサイズを削減し、保存するデータのサイズが有限長になるようにする。
<第2の重要度判定装置の構成>
図5を用いて、本実施形態に係る第2の重要度判定装置300の構成について説明する。本実施形態に係る第2の重要度判定装置300は、図5に示すように、制御部201と、データ読込処理部202と、データ出力処理部203と、通信モジュールドライバ204と、データ圧縮処理部205と、データ特徴量抽出処理部310と、l−多様性判定モジュール313と、k−匿名性判定モジュール314と、木構造データ管理部215と、ユーザ設定パラメータ管理部216とから構成されている。また、データ特徴量抽出処理部310は、k−匿名性、l−多様性判定処理部311と、データ事前処理部213とから構成されている。なお、第1の重要度判定装置と同一の符号を付す構成要素は、同一の機能を有するものであるから、その詳細な説明は、省略する。
図5を用いて、本実施形態に係る第2の重要度判定装置300の構成について説明する。本実施形態に係る第2の重要度判定装置300は、図5に示すように、制御部201と、データ読込処理部202と、データ出力処理部203と、通信モジュールドライバ204と、データ圧縮処理部205と、データ特徴量抽出処理部310と、l−多様性判定モジュール313と、k−匿名性判定モジュール314と、木構造データ管理部215と、ユーザ設定パラメータ管理部216とから構成されている。また、データ特徴量抽出処理部310は、k−匿名性、l−多様性判定処理部311と、データ事前処理部213とから構成されている。なお、第1の重要度判定装置と同一の符号を付す構成要素は、同一の機能を有するものであるから、その詳細な説明は、省略する。
l−多様性判定モジュール313は、入力されたデータセットがl−多様性を満たすかどうか判定し、満たす場合はデータを匿名データセット出力に受け渡す。なお、l−多様性の判定処理は独立したモジュールとし、他の評価基準も追加可能とする。また、l=1に設定された場合には、l−多様性の判定処理をスキップすることで無駄な処理を行わないようにする。l−多様性は、sensitive attributeに対して実行する。
k−匿名性判定モジュール314は、入力されたデータセットがk−匿名性を満たすかどうか判定し、満たす場合はデータを匿名データセット出力に受け渡す。なお、k−匿名性の判定処理は独立したモジュールとし、他の評価基準も追加可能とする。また、k−匿名性の判定は、個別の属性および準識別子全体に対して実行する。
具体的には、ユーザ設定パラメータ管理部216に格納されたパラメータにしたがって、公開情報を利用する利用者の要求条件を考慮して、データの各属性ごとに優先順位(重み付け)を設定する。具体的には、各属性の重み付けは、利用者の入力により行われる。重み付けは、属性の優先順位を表わし、利用者が最も重視する属性を最上位とする。また、加工処理においては、優先順位が最下位の属性から順に加工処理を行い、k−匿名性を満たした段階で終了する。したがって、最上位の属性ほど元の情報が保持される確率が高くなる。また、これにより、直接的には、ユーザとの関連性の低い複数の情報を組合せることによりユーザを特定することも防止することにより、データ利用者が求める情報を可能な限り保持することができる。利用者は、GUI(Graphical User Interface)等を利用して各属性に対して優先順位を入力する。利用者は、各優先順位に対して、重み付けポイント(数値)を設定する。この値は、加工処理を行う属性を選択する際に使用する。
つまり、設定された優先順位(重み付け)に基づいて、各データの評価ポイントを算出する。具体的には、評価ポイントは、以下の数式を用いて、算出される。
評価ポイント=(属性値の数)*(重み付けポイント)
ここで、(属性値の数)とは、その属性が持つ属性値の種類の数を表す。ボトムアップ処理においては、一般化によって、この評価ポイントの減少が最小になる属性を一般化を行う属性として選択する。また、トップダウン処理においては、この値の増加が最大になる属性を一般化を行う属性として選択する。
評価ポイント=(属性値の数)*(重み付けポイント)
ここで、(属性値の数)とは、その属性が持つ属性値の種類の数を表す。ボトムアップ処理においては、一般化によって、この評価ポイントの減少が最小になる属性を一般化を行う属性として選択する。また、トップダウン処理においては、この値の増加が最大になる属性を一般化を行う属性として選択する。
k−匿名性、l−多様性判定処理部311は、それぞれの属性単体を単体でk−匿名性を満たすように一般化する。また、属性によってユーザが一般化の限界レベルを設定しているものについては、それを超えて一般化はしない。さらに、生成したデータがk−匿名性を満たさなければ、各属性を1レベルだけ一般化して再度チェックを行う。この場合も、ユーザが設定した限界レベルを超えて一般化はせず、他の属性を一般化することで、k―匿名性を達成する。
一般化に用いられるトップダウン処理は、算出した評価ポイントの増加分が最大となるようなデータ加工方法により、データの加工を行う。また、ボトムアップ処理は、算出した評価ポイントの減少分が最小となるようなデータ加工方法により、データの加工を行う。
<重要度判定装置の処理>
図6を用いて、本実施形態に係る重要度判定システムの処理について説明する。
まず、事前処理として、不要データの削除、データの抽象化、データの圧縮を行う。
図6を用いて、本実施形態に係る重要度判定システムの処理について説明する。
まず、事前処理として、不要データの削除、データの抽象化、データの圧縮を行う。
受信したデータは、サービスごとにグループ化して処理される。したがって、以下の処理は、グループごとの処理となる。まず、判定に使用しない不要データ部分を削除する。例えば、プログラムが参照しないフィールドなどを削減する。また、設定により秘匿度の高いデータと定義されたデータについては、置き換えを行う。この場合に置き換えにはハッシュ関数の出力値を使用する。
次に、設定にしたがってデータを抽象化する。数値データについては、末尾の桁から順に削除するなどしてデータを変換する。属性が数値データではない場合、属性値の持つ意味の包含関係によって構築された木構造が上位ノード探索のために必要である、例えば、図4のように、Country、State、City、・・・といった属性値の上下関係によって構成された階層構造を事前に作成しておく必要がある。したがって、各属性に対してこのような木構造データをユーザが設定可能とする。そして、この木構造にしたがってデータを抽象化する。数値データに関しては一定の値ごとに階層化するため、木構造データは必ずしも必要ではない。なお、木構造データの構成に関して既存のソフトウェアが使用できる場合は、使用してもよい。また、木構造データは各レベルのノード数を情報として含む。
さらに、データを辞書データを用いて圧縮する。まず、格納されているデータの中から頻出度の高いデータを抽出する。そして、そのデータをある記号列で置き換えることにより圧縮する。圧縮したデータ、記号列は、辞書データに登録し、新たなデータがそのデータを含む場合、記号列で置き換えるようにする。本機能は、独立したモジュールとしバッチ処理により定期的に辞書データをメンテナンスし、可能な限り圧縮度の高いデータとする。
また、データはある時間間隔ごとに分割して格納される。そして、一定時間経過したデータについては自動的に削除する。
上記の事前処理後、第1の重要度判定装置は、ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信し(ステップS101)、受信したデータを各利用者ごとに分類し(ステップS102)、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する(ステップS103)。
そして、加工したデータを保存し(ステップS104)、保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成して(ステップS105)、新たに送られてくるデータと作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定し(ステップS106)、ステップS106において、重要と判断したデータを出力する(ステップS107)。
一方、第2の重要度判定装置は、データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信し(ステップS108)、受信したデータをサービスごとに分類し(ステップS109)、分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する(ステップS110)。
そして、加工したデータを保存し(ステップS111)、各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定して(ステップS112)、ステップS112において、重要と判断したデータを出力する(ステップS113)。
以上、説明したように、本実施形態によれば、第1の重要度判定装置においては、ネットワーク上を流れるユーザのデータを利用して、簡易な構成でデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知する。また、第2の重要度判定装置では、ネットワーク上を流れる他のユーザのデータを利用して、簡易な構成でデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知することができる。
<第2の実施形態>
図7から図10を用いて、本発明の第2の実施形態に係る重要度判定システムについて説明する。第1の実施形態においては、第1の重要度判定装置と第2の重要度判定装置とがそれぞれ独自に処理を行い、重要データをユーザに提示していたが、本実施形態では、図10に示すように、第1の重要度判定装置が判定した重要データを第2の重要度判定装置に送信し、第2の重要度判定装置が、送信されたデータを含めて、重要データの判定を行って、その結果をユーザに通知する点において相違する。
図7から図10を用いて、本発明の第2の実施形態に係る重要度判定システムについて説明する。第1の実施形態においては、第1の重要度判定装置と第2の重要度判定装置とがそれぞれ独自に処理を行い、重要データをユーザに提示していたが、本実施形態では、図10に示すように、第1の重要度判定装置が判定した重要データを第2の重要度判定装置に送信し、第2の重要度判定装置が、送信されたデータを含めて、重要データの判定を行って、その結果をユーザに通知する点において相違する。
そのため、第1の重要度判定装置における通信モジュールドライバ234は、データ出力処理部203から出力されたデータを第2の重要度判定装置に送信する機能をも有し、第2の重要度判定装置における通信モジュールドライバ244は、第1の重要度判定装置からデータを受信する機能をも有する。なお、その他の構成については、第1の実施形態と同様であるため、詳細な説明は、省略する。
したがって、本実施形態によれば、第2の重要度判定装置が、ネットワーク上を流れる他のユーザのデータとネットワーク上を流れるユーザのデータを利用して、データの重要度を自動的に判別する第1の重要度判定装置の判定結果に基づくデータとによってデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知するため、他のデータとの類似性という観点と自身が送った過去のデータとの類似性という観点という2つの視点でデータの重要性を評価するため、より詳細な評価が可能となる。
<第3の実施形態>
図11から図14を用いて、本発明の第3の実施形態に係る重要度判定システムについて説明する。第1の実施形態においては、第1の重要度判定装置と第2の重要度判定装置とがそれぞれ独自に処理を行い、重要データをユーザに提示していたが、本実施形態では、図14に示すように、第2の重要度判定装置が判定した重要データを第1の重要度判定装置に送信し、第1の重要度判定装置が、送信されたデータを含めて、重要データの判定を行って、その結果をユーザに通知する点において相違する。
図11から図14を用いて、本発明の第3の実施形態に係る重要度判定システムについて説明する。第1の実施形態においては、第1の重要度判定装置と第2の重要度判定装置とがそれぞれ独自に処理を行い、重要データをユーザに提示していたが、本実施形態では、図14に示すように、第2の重要度判定装置が判定した重要データを第1の重要度判定装置に送信し、第1の重要度判定装置が、送信されたデータを含めて、重要データの判定を行って、その結果をユーザに通知する点において相違する。
そのため、第2の重要度判定装置における通信モジュールドライバ264は、データ出力処理部203から出力されたデータを第1の重要度判定装置に送信する機能をも有し、第1の重要度判定装置における通信モジュールドライバ254は、第2の重要度判定装置からデータを受信する機能をも有する。なお、その他の構成については、第1の実施形態と同様であるため、詳細な説明は、省略する。
したがって、本実施形態によれば、第1の重要度判定装置が、ネットワーク上を流れるユーザのデータとネットワーク上を流れる他のユーザのデータとを利用して、データの重要度を自動的に判別する第2の重要度判定装置の判定結果に基づくデータとによってデータの重要度を自動的に判別し、その結果をユーザに通知するため、他のデータとの類似性という観点と自身が送った過去のデータとの類似性という観点という2つの視点でデータの重要性を評価するため、より詳細な評価が可能となる。
なお、重要度判定システムの処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを第1の重要度判定装置および第2の重要度判定装置に読み込ませ、実行することによって本発明の重要度判定システムを実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺装置等のハードウェアを含む。
また、「コンピュータシステム」は、WWW(World Wide Web)システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
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。さらに、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合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
101;クアントモジュール
102;クアントモジュール
103;クアントモジュール
111;クアントモジュール
112;クアントモジュール
113;クアントモジュール
121;クアントモジュール
122;クアントモジュール
123;クアントモジュール
200;第1の重要度判定装置
201;制御部
202;データ読込処理部
203;データ出力処理部
204;通信モジュールドライバ
205;データ圧縮処理部
210;データ特徴量抽出処理部
211;特徴ベクトル作成処理部
212;評価ポイント算出処理部
213;データ事前処理部
215;木構造データ管理部
216;ユーザ設定パラメータ管理部
310;データ特徴量抽出処理部
311;k−匿名性、l−多様性判定処理部
313;l−多様性判定モジュール
314;k−匿名性判定モジュール
234;通信モジュールドライバ
244;通信モジュールドライバ
254;通信モジュールドライバ
264;通信モジュールドライバ
300;第2の重要度判定装置
330;第2の重要度判定装置
340;第2の重要度判定装置
400;サービス提供サーバ
102;クアントモジュール
103;クアントモジュール
111;クアントモジュール
112;クアントモジュール
113;クアントモジュール
121;クアントモジュール
122;クアントモジュール
123;クアントモジュール
200;第1の重要度判定装置
201;制御部
202;データ読込処理部
203;データ出力処理部
204;通信モジュールドライバ
205;データ圧縮処理部
210;データ特徴量抽出処理部
211;特徴ベクトル作成処理部
212;評価ポイント算出処理部
213;データ事前処理部
215;木構造データ管理部
216;ユーザ設定パラメータ管理部
310;データ特徴量抽出処理部
311;k−匿名性、l−多様性判定処理部
313;l−多様性判定モジュール
314;k−匿名性判定モジュール
234;通信モジュールドライバ
244;通信モジュールドライバ
254;通信モジュールドライバ
264;通信モジュールドライバ
300;第2の重要度判定装置
330;第2の重要度判定装置
340;第2の重要度判定装置
400;サービス提供サーバ
Claims (16)
- ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムであって、
前記第1の重要度判定装置が、
前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1の受信手段と、
該受信したデータを各利用者ごとに分類する第1の分類手段と、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第1の加工手段と、
該加工したデータを保存する第1の保存手段と、
該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、
新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第1の判定手段と、
該第1の判定手段において、重要と判断したデータを出力する第1の出力手段と、
を備え
前記第2の重要度判定装置が、
データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第2の受信手段と、
該受信したデータをサービスごとに分類する第2の分類手段と、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第2の加工手段と、
該加工したデータを保存する第2の保存手段と、
各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第2の判定手段と、
該第2の判定手段において、重要と判断したデータを出力する第2の出力手段と、
を備えたことを特徴とする重要度判定システム。 - ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムであって、
前記第1の重要度判定装置が、
前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1の受信手段と、
該受信したデータを各利用者ごとに分類する第1の分類手段と、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第1の加工手段と、
該加工したデータを保存する第1の保存手段と、
該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、
新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第1の判定手段と、
該第1の判定手段において、重要と判断したデータを前記第2の重要度判定装置に送信する送信手段と、
を備え
前記第2の重要度判定装置が、
データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータと前記送信手段から送信されたデータとを受信する第2の受信手段と、
該受信したデータをサービスごとに分類する第2の分類手段と、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第2の加工手段と、
該加工したデータを保存する第2の保存手段と、
各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第2の判定手段と、
該第2の判定手段において、重要と判断したデータを出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とする重要度判定システム。 - ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムであって、
前記第2の重要度判定装置が、
データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第2の受信手段と、
該受信したデータをサービスごとに分類する第2の分類手段と、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第2の加工手段と、
該加工したデータを保存する第2の保存手段と、
各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第2の判定手段と、
該第2の判定手段において、重要と判断したデータを前記第1の重要度判定装置に送信する送信手段と、
を備え、
前記第1の重要度判定装置が、
前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータと、前記送信手段から送信されるデータとを受信する第1の受信手段と、
該受信したデータを各利用者ごとに分類する第1の分類手段と、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第1の加工手段と、
該加工したデータを保存する第1の保存手段と、
該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、
新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第1の判定手段と、
該第1の判定手段において、重要と判断したデータを出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とする重要度判定システム。 - 前記第1の加工手段が一方向性関数を用いて、データの加工を行うことを特徴とする請求項1から請求項3に記載の重要度判定システム。
- 前記第1の判定手段が、匿名性を評価することによりデータの重要度を判定することを特徴とする請求項1から請求項3に記載の重要度判定システム。
- 前記第1の判定手段が、データ内の属性の種類に関する評価値によりデータの重要度を判定することを特徴とする請求項1から請求項3に記載の重要度判定システム。
- 前記第1の判定手段が、データ量の差分に関する評価値によりデータの重要度を判定することを特徴とする請求項1から請求項3に記載の重要度判定システム。
- 前記第2の判定手段が、データの類似度を前記特徴ベクトル間の相関性により評価することを特徴とする請求項1から請求項3に記載の重要度判定システム。
- 前記特徴ベクトルには、個々に重み係数が設定されていることを特徴とする請求項8に記載の重要度判定システム。
- 前記第2の保存手段に保存されたデータのうち、一定期間が経過したデータについては、複数のデータをマージして特徴的な特徴量のみを残し、圧縮する圧縮手段を設けたことを特徴とする請求項1から請求項3に記載の重要度判定システム。
- ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法であって、
前記第1の重要度判定装置が、
前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1のステップと、
該受信したデータを各利用者ごとに分類する第2のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップと、
該加工したデータを保存する第4のステップと、
該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第5のステップと、
新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第6のステップと、
該第6のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第7のステップと、
前記第2の重要度判定装置が、
データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第8のステップと、
該受信したデータをサービスごとに分類する第9のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第10のステップと、
該加工したデータを保存する第11のステップと、
各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第12のステップと、
該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップと、
を備えたことを特徴とするデータの重要度判定方法。 - ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法であって、
前記第1の重要度判定装置が、
前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1のステップと、
該受信したデータを各利用者ごとに分類する第2のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップと、
該加工したデータを保存する第4のステップと、
該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第5のステップと、
新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第6のステップと、
該第6のステップにおいて、重要と判断したデータを前記第2の重要度判定装置に送信する第7のステップと、
前記第2の重要度判定装置が、
データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータと送信されたデータとを受信する第8のステップと、
該受信したデータをサービスごとに分類する第9のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第10のステップと、
該加工したデータを保存する第11のステップと、
各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第12のステップと、
該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップと、
を備えたことを特徴とするデータの重要度判定方法。 - ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法であって、
前記第2の重要度判定装置が、
データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第1のステップと、
該受信したデータをサービスごとに分類する第2のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップと、
該加工したデータを保存する第4のステップと、
各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第5のステップと、
該第5のステップにおいて、重要と判断したデータを前記第1の重要度判定装置に送信する第6のステップと、
前記第1の重要度判定装置が、
前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータと、送信されるデータとを受信する第7のステップと、
該受信したデータを各利用者ごとに分類する第8のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第9のステップと、
該加工したデータを保存する第10のステップと、
該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第11のステップと、
新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第12のステップと、
該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップと、
を備えたことを特徴とするデータの重要度判定方法。 - ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記第1の重要度判定装置が、
前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1のステップと、
該受信したデータを各利用者ごとに分類する第2のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップと、
該加工したデータを保存する第4のステップと、
該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第5のステップと、
新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第6のステップと、
該第6のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第7のステップと、
前記第2の重要度判定装置が、
データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第8のステップと、
該受信したデータをサービスごとに分類する第9のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第10のステップと、
該加工したデータを保存する第11のステップと、
各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第12のステップと、
該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記第1の重要度判定装置が、
前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータを受信する第1のステップと、
該受信したデータを各利用者ごとに分類する第2のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップと、
該加工したデータを保存する第4のステップと、
該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第5のステップと、
新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第6のステップと、
該第6のステップにおいて、重要と判断したデータを前記第2の重要度判定装置に送信する第7のステップと、
前記第2の重要度判定装置が、
データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータと送信されたデータとを受信する第8のステップと、
該受信したデータをサービスごとに分類する第9のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第10のステップと、
該加工したデータを保存する第11のステップと、
各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第12のステップと、
該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第1の重要度判定装置を備えた端末と、該端末とサービス提供サーバとの間に設けられ、ユーザが送受信するデータの重要度を判定する第2の重要度判定装置とからなる重要度判定システムにおけるデータの重要度判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記第2の重要度判定装置が、
データを送受信する自己のクライアントモジュールと他のクライアントモジュールからのデータとを受信する第1のステップと、
該受信したデータをサービスごとに分類する第2のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第3のステップと、
該加工したデータを保存する第4のステップと、
各サービスごとに、一定期間保存されたデータに基づいてデータの重要度を判定する第5のステップと、
該第5のステップにおいて、重要と判断したデータを前記第1の重要度判定装置に送信する第6のステップと、
前記第1の重要度判定装置が、
前記ユーザから送られてくるネットワークを流れるデータと、送信されるデータとを受信する第7のステップと、
該受信したデータを各利用者ごとに分類する第8のステップと、
該分類したデータについて、その重要度を判定できるように加工する第9のステップと、
該加工したデータを保存する第10のステップと、
該保存したデータから利用者ごとに特徴ベクトルを作成する第11のステップと、
新たに送られてくるデータと前記作成した特徴ベクトルとの類似度を評価してデータの重要度を判定する第12のステップと、
該第12のステップにおいて、重要と判断したデータを出力する第13のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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CSNG200000527002; 獅々堀 正幹: '各個人のプロファイルを用いたメイル文書のフィルタリング手法' 電子情報通信学会技術研究報告 Vol.98 No.486 , 19981217, p.9〜16, 社団法人 電子情報通信学会 * |
JPN6014018176; 獅々堀 正幹: '各個人のプロファイルを用いたメイル文書のフィルタリング手法' 電子情報通信学会技術研究報告 Vol.98 No.486 , 19981217, p.9〜16, 社団法人 電子情報通信学会 * |
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