JP2019004331A - データ配信装置、データ検証装置、データ配信システム、データ配信プログラム及びデータ検証プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 ストリーミング配信する時系列データ群の真正性を保証できるようにする。【解決手段】 データ配信装置は、所定区間の第１の時系列データのメタデータ領域に、対応する区間の第２の時系列データをハッシュ化したハッシュデータを組み込むことで、融合データを生成する生成手段と、複数の前記融合データに応じた署名値を算出する署名手段と、前記融合データと、対応する区間の第２の時系列データと、前記署名値とを出力する出力手段とを有する。【選択図】図７

Description

本発明は、データ配信装置、データ検証装置、データ配信システム、データ配信プログラム及びデータ検証プログラムに関する。

従来より、動画データを所定区間ごとに分割し、ストリーミング配信する配信技術が知られている。加えて、ストリーミング配信した配信先において動画データの真正性を保証できるよう、配信時に、動画データを構成する時系列データ群（撮像データ及び音声データ）それぞれに、署名を付加する改竄防止技術が知られている。

しかしながら、従来の改竄防止技術の場合、ネットワークの不具合等により、所定区間の動画データの一部に欠損が生じると、配信先において署名検証を行うことができなくなるという問題があった。このため、実際に改竄が行われていなくても、配信中に欠損が生じれば、配信先では真正性を保証することができなかった。

また、従来の改竄防止技術の場合、所定区間の撮像データと音声データとの間の対応付けについて改竄が行われると、これを検知することができないという問題があった。このため、配信先では、所定区間の撮像データと音声データとの間の対応付けについての真正性を保証することができなかった。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、ストリーミング配信する時系列データ群の真正性を保証できるようにすることを目的とする。

本発明の各実施形態に係るデータ配信装置は、例えば、以下のような構成を有する。すなわち、
所定区間の第１の時系列データのメタデータ領域に、対応する区間の第２の時系列データをハッシュ化したハッシュデータを組み込むことで、融合データを生成する生成手段と、
複数の前記融合データに応じた署名値を算出する署名手段と、
前記融合データと、対応する区間の第２の時系列データと、前記署名値とを出力する出力手段とを有する。

本発明の各実施形態によれば、ストリーミング配信する時系列データ群の真正性を保証することができる。

データ配信システムのシステム構成の一例を示す図である。 秘密分散のプロトコルを説明するための第１の図である。 秘密分散のプロトコルを説明するための第２の図である。 秘密分散のプロトコルを説明するための第３の図である。 データ配信装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 データ配信部の機能構成を示す図である。 配信データ生成部の機能構成の一例を示す図である。 融合データの生成方法を示す図である。 配信データの生成方法を示す図である。 配信データ生成部より出力される配信データの一例を示す図である。 撮像データ取得処理及び音声データ取得処理の流れを示すフローチャートである。 配信処理の流れを示すフローチャートである。 データ検証部の機能構成の一例を示す図である。 秘密分散データ検証処理の流れを示すフローチャートである。 音声データ検証処理の流れを示すフローチャートである。 秘密分散データまたは音声データの欠損例を示す図である。 秘密分散データまたは音声データの改竄例を示す図である。 データ配信システムの管理者によって設定変更可能な設定情報を示す図である。 データ配信システムのシステム構成の他の一例を示す図である。 データ配信システムのシステム構成の他の一例を示す図である。 データ配信システムのシステム構成の他の一例を示す図である。

以下、本発明の各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に際して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［第１の実施形態］
＜１．データ配信システムのシステム構成＞
はじめに、データ配信システムのシステム構成について説明する。図１は、データ配信システムのシステム構成の一例を示す図である。

図１に示すように、データ配信システム１００は、撮像装置１１０、音声入力装置１２０、データ配信装置１３０、データ検証装置１４０を有する。第１の実施形態において、データ配信装置１３０と、データ検証装置１４０とは、ネットワーク１５０を介して通信可能に接続される。

撮像装置１１０は、第１の時系列データである撮像データを生成する装置である。撮像装置１１０は、生成した撮像データを順次、データ配信装置１３０に送信する。

音声入力装置１２０は、第２の時系列データである音声データを生成する装置である。音声入力装置１２０は、生成した音声データを順次、データ配信装置１３０に送信する。

データ配信装置１３０には、データ配信プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、データ配信装置１３０は、データ配信部１３１として機能する。

データ配信部１３１は、撮像データ（第１の時系列データ）と音声データ（第２の時系列データ）とを取得し、所定区間の各時系列データの真正性と、所定区間の時系列データ同士の対応付けについての真正性と、を保証可能な配信データを生成して配信する。

具体的には、データ配信部１３１は、所定区間の撮像データ及び対応する区間の音声データを複数用いて秘密分散プロトコルに基づく秘密分散データ及び署名値を生成する（詳細は後述）。また、データ配信部１３１は、生成した秘密分散データ及び署名値と、秘密分散データの生成に用いた音声データとを、配信データとしてネットワーク１５０を介してデータ検証装置１４０に配信する。なお、データ配信部１３１は、配信データのうち、秘密分散データ及び音声データについては、データ検証装置１４０に対してストリーミング配信する。

データ検証装置１４０には、データ検証プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、データ検証装置１４０は、データ検証部１４１として機能する。

データ検証部１４１は、データ配信装置１３０より、配信データとして、秘密分散データと、音声データと、署名値とを受信し、データ格納部１４２に格納する。また、データ検証部１４１は、データ格納部１４２に格納した秘密分散データに基づいて算出した秘密情報と、署名値に基づいて算出した秘密情報とを用いて、秘密分散データについての署名検証を行う。更に、データ検証部１４１は、署名検証を行った秘密分散データと、音声データとの比較を行う。

これにより、データ検証部１４１では、所定区間の撮像データの真正性、所定区間の音声データの真正性、及び、所定区間の撮像データと音声データとの間の対応付けについての真正性、を保証することができる。

なお、秘密分散データの場合、データ配信装置１３０よりストリーミング配信された際に、欠損が発生したとしても、データ検証部１４１において、署名検証を行うことができる。秘密分散プロトコルを用いて生成された秘密分散データは、署名検証でのデータ欠損に対する耐性が高いためである。

＜２．秘密分散プロトコルの説明＞
次に、署名検証でのデータ欠損に対する耐性が高い秘密分散データの生成に用いられる秘密分散プロトコルについて、図２〜図４を用いて簡単に説明する。図２〜図４は、秘密分散のプロトコルを説明するための第１〜第３の図である。

（１）概要
一般に、（ｋ−１）次の多項式は、ｋ個の独立な解が存在すれば一意に定めることができ、（ｋ−１）個以下の解では、（ｋ−１）次の多項式を一意に定めることができない。図２（ａ）は、独立した２個の解（（ｘ_１，ｙ_１）、（ｘ_２，ｙ_２））に基づいて、１次の多項式（ｙ＝α_１ｘ＋α_０）を一意に定めた様子を示している。

また、図２（ｂ）は、独立した３個の解（（ｘ_１，ｙ_１）、（ｘ_２，ｙ_２）、（ｘ_３，ｙ_３））に基づいて、２次の多項式（ｙ＝α_２ｘ^２＋α_１ｘ＋α_０）を一意に定めた様子を示している。更に、図２（ｃ）は、独立したｋ個の解（（ｘ_１，ｙ_１）、（ｘ_２，ｙ_２）、・・・（ｘ_ｋ，ｙ_ｋ））に基づいて、（ｋ−１）次の多項式（ｙ＝α_ｋ−１ｘ^ｋ−１＋α_ｋ−２ｘ^ｋ−２＋・・・α_１ｘ＋α_０）を一意に定めた様子を示している。

秘密分散プロトコルは、多項式とその解との間のこのような関係を利用したものである。図３に示すように、秘密分散プロトコルを用いる場合、秘密情報を生成するデータ生成者は、生成した秘密情報を（ｋ−１）次の多項式の０次の項（α_０）に埋め込むとともに、（ｋ−１）次の多項式の複数の解を生成して、それぞれの解を分けて保持する。これにより、仮に、複数の解のうちの一部の解が漏えいしたとしても、秘密情報（α_０）が復元されることはない。つまり、秘密分散プロトコルは、漏えいに対する耐性が高いという特性を有する。

加えて、図３に示すように、秘密分散プロトコルによれば、データ利用者は、データ生成者より複数の解のうちのｋ個の解を取得すれば、秘密情報（α_０）を復元することができる。ｋ個の解を用いて（ｋ−１）次の多項式を一意に定めることができるからである。つまり、秘密分散プロトコルは、データ欠損に対する耐性が高いという特性も有している。

第１の実施形態では、このうち、データ欠損に対する耐性が高いという特性に着目して、時系列のデータに秘密分散プロトコルを適用している。

（２）秘密分散プロトコルの時系列のデータへの適用
第１の実施形態におけるデータ配信装置１３０では、所定区間の時系列データ及び対応する時系列データに基づいて融合データを生成し、生成した融合データに秘密分散プロトコルを適用することで、署名検証でのデータ欠損に対する耐性の向上を実現している。図４を参照しながら具体的に説明する。

データ配信装置１３０では、まず、所定区間の時系列のデータである撮像データと対応する区間の時系列データである音声データとに基づいて、ｎ個（ｎは２以上の整数）の融合データを生成する。なお、以下では、ｎ個の融合データのうち、ｉ番目の融合データを"Ｘ_ｉ"と表す。また、融合データ（Ｘ_ｉ）に含まれる各データの和算値（融合データ和算値）を"Ｚ_ｉ"とおく。

続いて、データ配信装置１３０では、ｎ個の融合データ和算値（Ｚ_ｉ）に基づいて、（ｋ−１）次の多項式のｎ個の解を生成する。このとき、（ｋ−１）次の多項式のｋ個（ｋは１以上でｎ未満の整数）のパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）には、乱数値を用いる。なお、本実施形態では、変数ｘにｎ個の融合データ和算値（Ｚ_ｉ）を代入することで算出されるｎ個の変数ｙの値のうち、ｉ番目の値を、パラメータ情報"Ｙ_ｉ"と表す。Ｙ_ｉは、下式に基づいて算出することができる。

この結果、データ配信装置１３０では、ｎ個の融合データ和算値（Ｚ_ｉ）から、（ｋ−１）次の多項式（ｙ＝α_ｋ−１ｘ^ｋ−１＋α_ｋ−２ｘ^ｋ−２＋・・・α_１ｘ＋α_０）のｎ個の解（Ｚ_ｉ，Ｙ_ｉ）を算出することができる。データ配信装置１３０では、算出したｎ個の解（Ｚ_ｉ，Ｙ_ｉ）に対応するｎ個の融合データ（Ｘ_ｉ）とパラメータ情報（Ｙ_ｉ）との組を、秘密分散データとして、データ検証装置１４０に配信する。

データ検証装置１４０では、ｎ個の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）のうちの一部が欠損した場合であっても、秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）がｋ個集まれば、ｋ個の解（Ｚ_ｉ，Ｙ_ｉ）を導出することができる。これにより、データ検証装置１４０では、ｋ個の解（Ｚ_ｉ，Ｙ_ｉ）に基づいてパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）を算出することができる。

ここで、ｋ個の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が改竄されていなかったとする。この場合、下記の２つのパラメータは一致するはずである。
・データ検証装置１４０でｋ個の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）に基づいて算出されるパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）。
・データ配信装置１３０がｎ個の解（Ｚ_ｉ，Ｙ_ｉ）を生成する際に用いた（ｋ−１）次の多項式のパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）。

一方、ｋ個の秘密分散データが改竄されていた場合には、これらは一致しない。つまり、これらが一致するか否かを判定することで、署名検証を行うことができ、一致した場合（署名検証に成功した場合）に、秘密分散データの真正性（秘密分散データが改竄されていないこと）を保証することができる。

なお、本実施形態において、データ検証装置１４０は、このうちの１つのパラメータ（α_０）が一致することで、秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）の署名検証が成功したと判定する。つまり、本実施形態においては、パラメータ（α_０）が秘密情報となる（秘密情報は、秘密分散データがｋ個集まることで算出可能となる情報と定義することができる）。なお、データ検証装置１４０において署名検証の成否を判定できるようにするために、データ配信装置１３０では、下式に示すようなＳｉｇｎアルゴリズムを用いて秘密情報（α_０）に署名を付加することで署名値（Ｓ）を算出し、データ検証装置１４０に配信する。

なお、式２において、ｓｋ_ｍｏｖとは、データ配信装置１３０において生成される署名鍵を指す。

署名値（Ｓ）を受信したデータ検証装置１４０では、Ｓｉｇｎアルゴリズムに対応するＶｒｆｙアルゴリズムを用いて、検証鍵に基づき秘密情報（α_０）を算出する。また、データ検証装置１４０では、ｋ個の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）から算出した秘密情報（α_０）と、署名値（Ｓ）から算出した秘密情報（α_０）とが一致するか否かを判定する。そして、秘密情報が一致していた場合、データ検証装置１４０では、署名検証に成功したと判定する。一方、秘密情報が一致していなかった場合、データ検証装置１４０では、署名検証に失敗したと判定する。

なお、以下の説明においては、データ配信装置１３０より配信される署名値（Ｓ）は、ｎ個の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）と対応付けられているものとする。

＜３．データ配信システムのハードウェア構成＞
次に、データ配信システム１００を構成する、データ配信装置１３０及びデータ検証装置１４０のハードウェア構成について説明する。なお、データ配信装置１３０のハードウェア構成とデータ検証装置１４０のハードウェア構成とは基本的に同じであるため、ここでは、データ配信装置１３０のハードウェア構成について説明する。図５は、データ配信装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

図５に示すように、データ配信装置１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３を有する。なお、ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、データ配信装置１３０は、補助記憶装置５０４、Ｉ／Ｆ（Interface）装置５０５、ドライブ装置５０６を有する。なお、データ配信装置１３０を構成する各ハードウェアは、バス５０７を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ５０１は、補助記憶装置５０４にインストールされた各種プログラム（例えば、データ配信プログラム等）を実行する。

ＲＯＭ５０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ５０２は、補助記憶装置５０４にインストールされた各種プログラムをＣＰＵ５０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を記憶する、主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ５０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を記憶する。

ＲＡＭ５０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ５０３は、補助記憶装置５０４にインストールされた各種プログラムがＣＰＵ５０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。

補助記憶装置５０４は、インストールされた各種プログラムや、各種プログラムを実行する際に用いるデータ等を記憶する。

Ｉ／Ｆ（Interface）装置５０５は、データ配信装置１３０が撮像装置１１０や音声入力装置１２０と接続したり、ネットワーク１５０と接続するための接続デバイスである。ドライブ装置５０６は記録媒体５１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体５１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。あるいは、記録媒体５１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置５０４に格納される各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体５１０がドライブ装置５０６にセットされ、該記録媒体５１０に記録された各種プログラムがドライブ装置５０６により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置５０４に格納される各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置５０５を介してネットワークからダウンロードされることでインストールされてもよい。

＜４．データ配信部の機能構成＞
次に、データ配信装置１３０にて実現されるデータ配信部１３１の詳細な機能構成について説明する。図６は、データ配信部の機能構成を示す図である。

図６に示すように、データ配信部１３１は、撮像データ入力部６０１、撮像データ作成部６０２、音声データ入力部６０３、音声データ作成部６０４、配信データ生成部６０５、配信部６０６を有する。

撮像データ入力部６０１は、撮像装置１１０より送信された撮像データを取得する。撮像データ作成部６０２は、取得した撮像データを所定フォーマット（例えば、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ４（Moving Picture Experts Group phase 4）等）に変換する。

音声データ入力部６０３は、音声入力装置１２０より送信された音声データを取得する。音声データ作成部６０４は、取得した音声データを所定フォーマット（例えば、ＡＡＣ（Advanced Audio Cording）等）に変換する。

配信データ生成部６０５は、所定区間の撮像データと対応する区間の音声データとに基づいて融合データ（Ｘ_ｉ）を生成し、生成した融合データ（Ｘ_ｉ）に基づいて、パラメータ情報（Ｙ_ｉ）を算出する。また、配信データ生成部６０５は、融合データ（Ｘ_ｉ）とパラメータ情報（Ｙ_ｉ）との組である秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）を生成し、対応する区間の音声データとともに、配信部６０６に通知する。更に、配信データ生成部６０５は、秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）がｋ個集まることで算出可能な秘密情報（α_０）を用いて署名値（Ｓ）を算出し、配信部６０６に通知する。

配信部６０６は出力手段の一例である。配信部６０６は、配信データ生成部６０５より通知された秘密分散データ及び音声データをパケット化し、ネットワーク１５０を介してデータ検証装置１４０に対してストリーミング配信する。また、配信部６０６は、配信データ生成部６０５より通知された署名値を、ネットワーク１５０を介してデータ検証装置１４０に対して配信する。

なお、秘密分散データ及び音声データをパケット化する際のパケット形式は送信形式によって決まり、送信形式がネットワークインタフェース形式の場合には、パケット形式はＲＴＳＰ形式またはＵＤＰ形式となる。また、送信形式がＵＳＢインタフェース形式の場合には、パケット形式はアイソクロナス形式となる。

＜５．配信データ生成部の機能構成＞
次に、配信データ生成部６０５の詳細な機能構成について図８〜図１０を参照しながら、図７を用いて説明する。図７は、配信データ生成部の機能構成の一例を示す図である。

図７に示すように、配信データ生成部６０５は、データバッファ部７０１、ハッシュ生成部７０２、融合データ生成部７０３、データカウンタ部７０４、署名パラメータ生成部７０５を有する。また、配信データ生成部６０５は、パラメータ情報生成部７０６、秘密分散データ生成部７０７、署名部７０８、音声データ出力部７０９を有する。

データバッファ部７０１は、撮像データ作成部６０２から通知された撮像データと、音声データ作成部６０４から通知された音声データとを、対応付けて格納する。

ハッシュ生成部７０２は、データバッファ部７０１に格納された音声データから、所定区間の撮像データ（ｉ番目の撮像データ）に対応する区間のｍ個の音声データを読み出す。なお、読み出したｍ個の音声データのうち、ｊ番目の音声データを（Ａ_ｊ）とする。

ハッシュ生成部７０２は、ｊ番目の音声データ（Ａ_ｊ）をハッシュ化することで、音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を生成する。また、ハッシュ生成部７０２は、生成したｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を、融合データ生成部７０３に通知する。

融合データ生成部７０３は生成手段の一例である。融合データ生成部７０３は、データバッファ部７０１に格納されたｉ番目の撮像データ（Ｖ_ｉ）を読み出すとともに、ハッシュ生成部７０２より、ｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を取得する。また、融合データ生成部７０３は、撮像データ（Ｖ_ｉ）内の所定領域（例えば、メタデータ領域）に、ｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を組み込むことで、融合データ（Ｘ_ｉ）を生成する。更に、融合データ生成部７０３は、生成した融合データ（Ｘ_ｉ）をパラメータ情報生成部７０６に通知する。

ここで、融合データ（Ｘ_ｉ）を生成するまでの上記処理の流れを、図８を参照しながら更に詳細に説明する。図８は、融合データの生成方法を示す図である。図８に示すように、データバッファ部７０１に格納される撮像データ８１０は時系列データであり、融合データ生成部７０３は、所定区間の撮像データＶ_１、Ｖ_２、Ｖ_３、Ｖ_４・・・ごとに撮像データ８１０を読み出す。

同様に、データバッファ部７０１に格納される音声データ８２０は時系列データであり、ハッシュ生成部７０２は、所定区間の音声データＡ_１〜Ａ_１０・・・ごとに音声データ８２０を読み出す。なお、図８において、撮像データ８１０と音声データ８２０とで、時間軸ｔに対して、同じ時間帯に配置されている、所定区間の撮像データと所定区間の音声データとは、互いに対応付けられているものとする。

図８の例では、所定区間の撮像データＶ_１と所定区間の音声データＡ_１、Ａ_２とが互いに対応づけられている。同様に、所定区間の撮像データＶ_２と所定区間の音声データＡ_３、Ａ_４、Ａ_５とが互いに対応付けられている。更に、所定区間の撮像データＶ_３と所定区間の音声データＡ_６、Ａ_７とが互いに対応付けられている。

音声ハッシュデータ８３０（Ｈ（Ａ_１）〜Ｈ（Ａ_１０））は、ハッシュ生成部７０２が、音声データ８２０（Ａ_１〜Ａ_１０）をそれぞれハッシュ化することで算出される。算出された音声ハッシュデータ８３０（Ｈ（Ａ_１）〜Ｈ（Ａ_１０））のうち、音声ハッシュデータＨ（Ａ_１）、Ｈ（Ａ_２）は、所定区間の撮像データＶ_１と対応付けられる。また、音声ハッシュデータＨ（Ａ_３）〜Ｈ（Ａ_５）は、所定区間の撮像データＶ_２と対応付けられる。更に、音声ハッシュデータＨ（Ａ_６）、Ｈ（Ａ_７）は、所定区間の撮像データＶ_３と対応付けられる。融合データ生成部７０３は、音声ハッシュデータ８３０（Ｈ（Ａ_１）〜Ｈ（Ａ_７））を、所定区間の撮像データＶ_１〜Ｖ_３に組み込むことで、融合データ８４０を生成する。

図８の例は、所定区間の撮像データＶ_１のメタデータ領域に、音声ハッシュデータＨ（Ａ_１）、Ｈ（Ａ_２）が組み込まれることで、融合データ（Ｘ_１）が生成されたこと示している。同様に、図８の例は、所定区間の撮像データＶ_２のメタデータ領域に、音声ハッシュデータＨ（Ａ_３）、Ｈ（Ａ_４）、Ｈ（Ａ_５）が組み込まれることで、融合データ（Ｘ_２）が生成されたこと示している。同様に、図８の例は、所定区間の撮像データＶ_３のメタデータ領域に、音声ハッシュデータＨ（Ａ_６）、Ｈ（Ａ_７）が組み込まれることで、融合データ（Ｘ_３）が生成されたこと示している。

なお、図８において、"署名単位"とは、署名値（α_０）を算出する所定区間の撮像データの集合を指す。図８の例の場合、３つの所定区間の撮像データにより形成されるため、署名単位（ｎ）＝３となる。

図７の説明に戻る。データカウンタ部７０４は、データバッファ部７０１に格納される所定区間の撮像データの数をカウントし、カウント値が署名単位（ｎ）に到達した場合に、署名パラメータ生成部７０５及び署名部７０８に通知する。上述した通り、署名単位（ｎ）＝３であるため、データバッファ部７０１に、所定区間の撮像データＶ_１〜Ｖ_３が格納されると、データカウンタ部７０４は、カウント値が署名単位（ｎ）に到達したことを、署名パラメータ生成部７０５及び署名部７０８に通知する。

署名パラメータ生成部７０５は、乱数生成器を有し、データカウンタ部７０４より、カウント値が署名単位（ｎ）に到達した旨の通知を受けると、乱数生成器により生成されたｋ個の乱数値をパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）として取得する。また、署名パラメータ生成部７０５は、取得したパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）をパラメータ情報生成部７０６に通知する。更に、署名パラメータ生成部７０５は、パラメータ（α_０）を秘密情報として署名部７０８に通知する。

パラメータ情報生成部７０６は算出手段の一例である。パラメータ情報生成部７０６は、融合データ生成部７０３において生成された署名単位（ｎ）分の融合データ（Ｘ_ｉ）と、署名パラメータ生成部７０５において取得されたパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）とを取得する。また、パラメータ情報生成部７０６は、取得した署名単位（ｎ）分の融合データ（Ｘ_ｉ）から、署名単位（ｎ）分の融合データ和算値（Ｚ_ｉ）を算出する。更に、パラメータ情報生成部７０６は、署名単位（ｎ）分の融合データ和算値（Ｚ_ｉ）とパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）とに基づき、式１を用いて、署名単位（ｎ）分のパラメータ情報（Ｙ_ｉ）を算出する。

秘密分散データ生成部７０７は、融合データ（Ｘ_ｉ）とパラメータ情報（Ｙ_ｉ）とを対応付けることで、署名単位（ｎ）分の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）を生成し、出力する。

音声データ出力部７０９は、データバッファ部７０１から、所定区間の撮像データ（Ｖ_ｉ）に対応する区間のｍ個の音声データ（Ａ_ｊ）を読み出し、出力する。

署名部７０８は署名手段の一例である。署名部７０８は、データカウンタ部７０４より、カウント値が署名単位（ｎ）に到達した旨の通知を受けると、署名パラメータ生成部７０５より出力された秘密情報（α_０）を用いて、署名値（Ｓ）を算出する。なお、本実施形態において、署名値（Ｓ）の算出には、Ｓｉｇｎアルゴリズムを用いるものとして説明するが、署名値（Ｓ）の算出に用いる署名アルゴリズムは、Ｓｉｇｎアルゴリズムに限定されない。例えば、ＲＳＡアルゴリズム、ＲＳＡＳＳＡ−ＰＳＳアルゴリズムを用いても、あるいはＥｌＧａｍａｌアルゴリズムを用いてもよい。

ここで、秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）、音声データ（Ａ_ｊ）、署名値（Ｓ）を出力するまでの上記処理の流れ（つまり、配信データを出力するまでの処理の流れ）を図９を参照しながら更に詳細に説明する。図９は、配信データの生成方法を示す図である。

図９に示すように、融合データ生成部７０３により、融合データ（Ｘ_１）が生成されたとする。この場合、パラメータ情報生成部７０６は、融合データ（Ｘ_１）に含まれる所定区間の撮像データ（Ｖ_１）と、対応する区間の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_１）、Ｈ（Ａ_２））との和算値（融合データ和算値（Ｚ_１））を算出する。また、パラメータ情報生成部７０６は、算出した和算値（融合データ和算値（Ｚ_１））とパラメータ（α_０、α_１）とに基づいて、パラメータ情報（Ｙ_１）を生成する。

同様に、融合データ生成部７０３により、融合データ（Ｘ_２）が生成されたとする。この場合、パラメータ情報生成部７０６は、融合データ（Ｘ_２）に含まれる所定区間の撮像データ（Ｖ_２）と、対応する区間の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_３）、Ｈ（Ａ_４）、Ｈ（Ａ_５））との和算値（融合データ和算値（Ｚ_２））を算出する。また、パラメータ情報生成部７０６は、算出した和算値（融合データ和算値（Ｚ_２））とパラメータ（α_０、α_１）とに基づいて、パラメータ情報（Ｙ_２）を生成する。

同様に、融合データ生成部７０３により、融合データ（Ｘ_３）が生成されたとする。この場合、パラメータ情報生成部７０６は、融合データ（Ｘ_３）に含まれる所定区間の撮像データ（Ｖ_３）と、対応する区間の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_６）、Ｈ（Ａ_７））との和算値（融合データ和算値（Ｚ_３））を算出する。また、パラメータ情報生成部７０６は、算出した和算値（融合データ和算値（Ｚ_３））とパラメータ（α_０、α_１）とに基づいて、パラメータ情報（Ｙ_３）を生成する。

これにより、秘密分散データ生成部７０７は、秘密分散データとして、（Ｘ_１，Ｙ_１）、（Ｘ_２，Ｙ_２）、（Ｘ_３，Ｙ_３）を出力することができる。

一方、音声データ出力部７０９は、データバッファ部７０１に格納された所定区間の音声データ（Ａ_１、Ａ_２、Ａ_３、・・・Ａ_７）を出力する。また、署名部７０８は、秘密情報（α_０）を用いて署名値（Ｓ）を算出し、出力する。

この結果、配信データ生成部６０５からは、署名単位（ｎ）分の配信データとして、秘密分散データ（Ｘ_１，Ｙ_１）、（Ｘ_２，Ｙ_２）、（Ｘ_３，Ｙ_３）と、音声データ（Ａ_１、Ａ_２、Ａ_３、・・・Ａ_７）と、署名値（Ｓ）とが出力されることになる。

図１０は、配信データ生成部より出力される配信データの一例を示す図である。図１０の秘密分散データ１０１０に示すように、パラメータ情報（Ｙ_１）は、所定区間の撮像データ（Ｖ_１）のメタデータ領域に組み込まれて出力される。同様に、パラメータ情報（Ｙ_２）は、所定区間の撮像データ（Ｖ_２）のメタデータ領域に組み込まれ、パラメータ情報（Ｙ_３）は、所定区間の撮像データ（Ｖ_３）のメタデータ領域に組み込まれてそれぞれ出力される。

また、音声データ８２０の所定区間の音声データ（Ａ_１、Ａ_２、Ａ_３、・・・Ａ_７）は、秘密分散データ１０１０に含まれる所定区間の撮像データ（Ｖ_１、Ｖ_２、Ｖ_３）それぞれに対応付けて出力される。

更に、署名値１０２０は、署名単位（ｎ）分の秘密分散データ１０１０に対応付けて出力される。

＜６．データ配信部による処理＞
次に、データ配信部１３１において実行される各処理（撮像データ取得処理、音声データ取得処理、配信処理）の流れについて説明する。

（１）撮像データ取得処理及び音声データ取得処理
はじめに、撮像データ取得処理及び音声データ取得処理の流れについて説明する。図１１は、撮像データ取得処理及び音声データ取得処理の流れを示すフローチャートである。

図１１（ａ）に示す撮像データ取得処理は、データ配信システム１００が起動することで、データ配信部１３１により実行される。ステップＳ１００１において、撮像データ入力部６０１は、撮像装置１１０より送信された撮像データを取得する。

ステップＳ１００２において、撮像データ作成部６０２は、取得された撮像データを所定フォーマットに変換する。ステップＳ１００３において、撮像データ作成部６０２は、所定フォーマットに変換した撮像データを、データバッファ部７０１に格納する。

ステップＳ１００４において、撮像データ入力部６０１は、撮像データの取得を継続するか否かを判定する。撮像データの取得を継続する場合には（ステップＳ１００４においてＮｏの場合には）、ステップＳ１００１に戻る。一方、撮像データの取得を終了する場合には（ステップＳ１００４においてＹｅｓの場合には）、撮像データ取得処理を終了する。

同様に、図１１（ｂ）に示す音声データ取得処理は、データ配信システム１００が起動することで、データ配信部１３１により実行される。ステップＳ１０１１において、音声データ入力部６０３は、音声入力装置１２０より送信された音声データを取得する。

ステップＳ１０１２において、音声データ作成部６０４は、取得された音声データを所定フォーマットに変換する。ステップＳ１０１３において、音声データ作成部６０４は、所定フォーマットに変換した音声データを、データバッファ部７０１に撮像データと対応付けて格納する。

ステップＳ１０１４において、音声データ入力部６０３は、音声データの取得を継続するか否かを判定する。音声データの取得を継続する場合には（ステップＳ１０１４においてＮｏの場合には）、ステップＳ１０１１に戻る。一方、音声データの取得を終了する場合には（ステップＳ１０１４においてＹｅｓの場合には）、音声データ取得処理を終了する。

（２）配信処理
次に、配信処理の流れについて説明する。図１２は、配信処理の流れを示すフローチャートである。データ配信システム１００が起動することで、データ配信部１３１により図１２に示す配信処理が実行される。

ステップＳ１２０１において、融合データ生成部７０３は、データバッファ部７０１から、所定区間の撮像データ（Ｖ_ｉ）を読み出す。また、ハッシュ生成部７０２は、データバッファ部７０１から、所定区間の撮像データ（Ｖ_ｉ）に対応する区間のｍ個の音声データ（Ａ_ｊ）を読み出す。

ステップＳ１２０２において、ハッシュ生成部７０２は、読み出したｍ個の音声データ（Ａ_ｊ）をハッシュ化し、ｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を生成する。

ステップＳ１２０３において、融合データ生成部７０３は、データバッファ部７０１から読み出した所定区間の撮像データ（Ｖ_ｉ）に、ｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を組み込むことで、融合データ（Ｘ_ｉ）を生成する。

ステップＳ１２０４において、データカウンタ部７０４は、融合データ生成部７０３が署名単位（ｎ）分の融合データを生成したか否かを判定する。ステップＳ１２０４において、署名単位（ｎ）分の融合データを生成していないと判定した場合には（ステップＳ１２０４においてＮｏの場合には）、ステップＳ１２０１に戻る。

一方、ステップＳ１２０４において、署名単位（ｎ）分の融合データを生成したと判定した場合には（ステップＳ１２０４においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１２０５に進む。ステップＳ１２０５において、署名パラメータ生成部７０５は、乱数生成器により生成されたｋ個の乱数値をパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）として取得する。

ステップＳ１２０６において、パラメータ情報生成部７０６は、署名単位（ｎ）分の融合データ（Ｘ_ｉ）と、ｋ個のパラメータ（α_ｋ−１、α_ｋ−２、・・・α_０）とを取得する。また、パラメータ情報生成部７０６は、取得した署名単位（ｎ）分の融合データ（Ｘ_ｉ）から署名単位（ｎ）分の融合データ和算値（Ｚ_ｉ）を算出する。更に、パラメータ情報生成部７０６は、算出した署名単位（ｎ）分の融合データ和算値（Ｚ_ｉ）と、ｋ個のパラメータとを用いて、署名単位（ｎ）分のパラメータ情報（Ｙ_ｉ）を算出する。

ステップＳ１２０７において、秘密分散データ生成部７０７は、融合データ（Ｘ_ｉ）とパラメータ情報（Ｙ_ｉ）との組である秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）を生成する。

ステップＳ１２０８において、署名部７０８は、署名パラメータ生成部７０５において取得されたパラメータ（α_０）を秘密情報として取得し、取得した秘密情報（α_０）に署名を付加する。これにより、署名部７０８では、取得した秘密情報（α_０）に基づく署名値（Ｓ）を算出する。

ステップＳ１２０９において、配信部６０６は、秘密分散データ生成部７０７により生成された秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）と音声データ（Ａ_ｊ）とをパケット化し、ストリーミング配信する。

ステップＳ１２１０において、配信部６０６は、署名部７０８により算出された署名値（Ｓ）を配信する。

ステップＳ１２１１において、配信データ生成部６０５は、配信処理を継続するか否かを判定する。ステップＳ１２１１において、配信処理を継続すると判定した場合（ステップＳ１２１１においてＮｏの場合）には、ステップＳ１２０１に戻る。一方、ステップＳ１２１１において、配信処理を終了すると判定した場合（ステップＳ１２１１においてＹｅｓの場合）には、配信処理を終了する。

＜７．データ検証装置の機能構成＞
次に、データ検証装置１４０にて実現されるデータ検証部１４１の詳細な機能構成について説明する。図１３は、データ検証部の機能構成の一例を示す図である。

図１３に示すように、データ検証部１４１は、秘密分散データ受信部１３０１、音声データ受信部１３０２、署名値受信部１３０３、格納処理部１３０４を有する。また、データ検証部１４１は、署名値演算部１３０６、署名値検証部１３０７、ハッシュ値算出部１３０８、音声データ検証部１３０９を有する。

秘密分散データ受信部１３０１は、データ配信装置１３０よりストリーミング配信された、署名単位（ｎ）分の秘密分散データ（融合データ（Ｘ_ｉ）と、パラメータ情報（Ｙ_ｉ）との組）を受信する。

音声データ受信部１３０２は、データ配信装置１３０よりストリーミング配信された、秘密分散データに対応する音声データ（Ａ_ｊ）を受信する。

署名値受信部１３０３は、データ配信装置１３０より配信された、秘密分散データに対応する署名値（Ｓ）を受信する。

格納処理部１３０４は、秘密分散データ受信部１３０１において受信された秘密分散データと、音声データ受信部１３０２において受信された音声データと、署名値受信部１３０３において受信された署名値とを、対応付けてデータ格納部１４２に格納する。

署名値演算部１３０６は、署名検証の成否として、データ格納部１４２に秘密分散データがｋ個以上格納されたか否かを判定し、ｋ個未満であると判定した場合には、署名検証に失敗したと判定する。

また、署名値演算部１３０６は、秘密分散データがｋ個以上格納されたと判定した場合、データ格納部１４２よりｋ個の秘密分散データを読み出す。署名値演算部１３０６は秘密情報算出手段として機能し、読み出したｋ個の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）に基づいて、下式を用いて秘密情報（α_０）を算出する。

なお、上式において、Ｚ_ｉは、融合データ（Ｘ_１）に含まれる所定区間の撮像データ（Ｖ_１）と、対応する区間のｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））との和算値（融合データ和算値）を示す。

署名値検証部１３０７は第１の判定手段の一例である。署名値検証部１３０７は、データ格納部１４２に格納された署名値（Ｓ）を読み出し、下式に示すｖｒｆｙアルゴリズムを用いて、検証鍵ｖｋ_ｍｏｖに基づき秘密情報（α_０）を算出する。

なお、署名値検証部１３０７は、署名検証の成否として、署名値演算部１３０６において算出された秘密情報（α_０）と、署名値（Ｓ）に基づいてｖｒｆｙアルゴリズムを用いて算出した秘密情報（α_０）とを比較する。比較の結果、両者が一致していれば、署名値検証部１３０７では、署名検証に成功した（秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が改竄されていない）と判定する。一方、両者が一致していなければ、署名値検証部１３０７では、署名検証に失敗した（秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が改竄されている）と判定する。

ハッシュ値算出部１３０８はハッシュ生成手段の一例である。ハッシュ値算出部１３０８は、データ格納部１４２に格納された、秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）に対応付けられた音声データ（Ａ_ｊ）を読み出し、ハッシュ化することで、ｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を生成する。ハッシュ値算出部１３０８は、生成したｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を音声データ検証部１３０９に通知する。

音声データ検証部１３０９は第２の判定手段の一例である。音声データ検証部１３０９は、データ格納部１４２に格納された秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）に組み込まれたｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を読み出す。音声データ検証部１３０９は、読み出したｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））と、ハッシュ値算出部１３０８から通知されたｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））とを比較する。

ここで、署名値検証部１３０７において既に秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が改竄されていないと判定されていたとする。この場合、両者が一致していれば、音声データ検証部１３０９は、データ格納部１４２に格納されたｍ個の音声データ（Ａ_ｊ）は改竄されていないと判定する。更に、音声データ検証部１３０９は、所定区間の撮像データ（Ｖ_ｉ）と対応する区間のｍ個の音声データ（Ａ_ｊ）との間の対応付けについても改竄されていないと判定する。

一方、両者が一致していなければ、音声データ検証部１３０９は、データ格納部１４２に格納されたｍ個の音声データ（Ａ_ｊ）のいずれかが改竄されていると判定する。あるいは、音声データ検証部１３０９は、所定区間の撮像データ（Ｖ_ｉ）と対応する区間のｍ個の音声データ（Ａ_ｊ）との間の対応付けが改竄されていると判定する。

＜８．データ検証部による処理＞
次に、データ検証部１４１により実行される処理（秘密分散データ検証処理、音声データ検証処理）の流れについて説明する。

（１）秘密分散データ検証処理
はじめに、秘密分散データ検証処理の流れについて説明する。図１４は、秘密分散データ検証処理の流れを示すフローチャートである。データ検証装置１４０が、データ配信装置１３０と通信可能に接続されることで、データ検証部１４１により図１４に示すフローチャートが実行される。

ステップＳ１４０１において、秘密分散データ受信部１３０１は、秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）を受信し、音声データ受信部１３０２は、音声データ（Ａ_ｊ）を受信する。また、署名値受信部１３０３は、署名値（Ｓ）を受信する。更に、格納処理部１３０４は、受信した秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）、音声データ（Ａ_ｊ）、署名値（Ｓ）を対応付けて、データ格納部１４２に格納する。

ステップＳ１４０２において、格納処理部１３０４は、所定時間が経過したか否かを判定する。ステップＳ１４０２において、所定時間が経過していないと判定した場合には、所定時間が経過するまで待機する。

一方、ステップＳ１４０２において、所定時間が経過したと判定した場合には、ステップＳ１４０３に進む。ステップＳ１４０３において、署名値演算部１３０６は、データ格納部１４２にｋ個以上の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が格納されたか否かを判定する。

ステップＳ１４０３において、ｋ個以上の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が格納されていないと判定した場合には（ステップＳ１４０３においてＮｏの場合には）、ステップＳ１４０７に進み、署名値演算部１３０６は、署名検証に失敗したと判定する。

一方、ステップＳ１４０３において、ｋ個以上の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が格納されたと判定した場合には（ステップＳ１４０３においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１４０４に進む。ステップＳ１４０４において、署名値演算部１３０６は、データ格納部１４２より、ｋ個の秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）を読み出し、融合データ和算値（Ｚ_ｉ）を算出したうえで、式３を用いて秘密情報（α_０）を算出する。

ステップＳ１４０５において、署名値検証部１３０７は、データ格納部１４２に格納された署名値（Ｓ）を読み出し、ｖｒｆｙアルゴリズムを用いて、検証鍵（ｖｋ_ｍｏｖ）に基づき秘密情報（α_０）を算出する。

ステップＳ１４０６において、署名値検証部１３０７は、署名値演算部１３０６において算出された秘密情報（α_０）と、署名値（Ｓ）に基づいてｖｒｆｙアルゴリズムを用いて算出した秘密情報（α_０）とを比較する。比較の結果、両者が一致していなければ、ステップＳ１４０７に進み、署名検証に失敗した（秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が改竄されている）と判定する。

一方、ステップＳ１４０６における比較の結果、両者が一致していれば、ステップＳ１４０８に進み、署名検証に成功した（秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が改竄されていない）と判定する。

ステップＳ１４０９において、格納処理部１３０４は、データ配信装置１３０との通信が継続しているか否かを判定し、通信が継続していると判定した場合には（ステップＳ１４０９においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１４０１に戻る。一方、通信が切断したと判定した場合には（ステップＳ１４０９においてＮｏの場合には）、秘密分散データ検証処理を終了する。

（２）音声データ検証処理
次に、音声データ検証処理の流れについて説明する。図１５は、音声データ検証処理の流れを示すフローチャートである。データ検証装置１４０が、データ配信装置１３０と通信可能に接続されることで、データ検証部１４１により図１５に示すフローチャートが実行される。

ステップＳ１５０１において、ハッシュ値算出部１３０８は、所定区間の音声データ（Ａ_ｊ）に対応する秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）が、署名値検証部１３０７において署名検証に成功したか否かを判定する。ステップＳ１５０１において署名検証に成功していないと判定された場合には（ステップＳ１５０１においてＮｏの場合には）、次の所定区間の音声データを処理対象とする。

一方、ステップＳ１５０１において署名検証に成功していると判定された場合には（ステップＳ１５０１においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１５０２に進む。ステップＳ１５０２において、音声データ検証部１３０９は、署名検証に成功していると判定された秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）を、データ格納部１４２より読み出す。

ステップＳ１５０３において、ハッシュ値算出部１３０８は、読み出された秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）に対応するｍ個の所定区間の音声データ（Ａ_ｊ）を、データ格納部１４２より読み出す。

ステップＳ１５０４において、ハッシュ値算出部１３０８は、読み出したｍ個の所定区間の音声データ（Ａ_ｊ）をハッシュ化し、ｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））を生成する。

ステップＳ１５０５において、音声データ検証部１３０９は、読み出した秘密分散データ（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）に組み込まれたｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））と、ステップＳ１５０４において生成されたｍ個の音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_ｊ））とを比較する。

ステップＳ１５０６において、両者が一致していないと判定された場合には（ステップＳ１５０６においてＮｏの場合には）、ステップＳ１５０８に進む。ステップＳ１５０８において、音声データ検証部１３０９は、ステップＳ１５０３において読み出された所定区間の音声データ（Ａ_ｊ）が改竄されていると判定する。あるいは、音声データ検証部１３０９は、ステップＳ１５０３において読み出された所定区間の音声データ（Ａ_ｊ）と、対応する区間の撮像データ（Ｖ_ｉ）との間の対応付けが改竄されていると判定する。

一方、ステップＳ１５０６において、両者が一致していると判定された場合には（ステップＳ１５０６においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１５０７に進む。ステップＳ１５０７において、音声データ検証部１３０９は、ステップＳ１５０３において読み出されたｍ個の所定区間の音声データ（Ａ_ｊ）が改竄されていないと判定する。更に、音声データ検証部１３０９は、ステップＳ１５０３において読み出されたｍ個の所定区間の音声データ（Ａ_ｊ）と、撮像データ（Ｖ_ｉ）との間の対応付けが改竄されていないと判定する。

ステップＳ１５０９において、格納処理部１３０４は、データ配信装置１３０との通信が継続しているか否かを判定し、通信が継続していると判定した場合には（ステップＳ１５０９においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１５０１に戻る。一方、通信が切断したと判定した場合には（ステップＳ１５０９においてＮｏの場合には）、音声データ検証処理を終了する。

＜９．適用例＞
次に、データ配信システム１００の適用例として、秘密分散データまたは音声データが欠損した場合の例と、秘密分散データまたは音声データが改竄された場合の例とについて説明する。

（１）秘密分散データまたは音声データの欠損例
はじめに、秘密分散データまたは音声データの欠損例について説明する。図１６は、秘密分散データまたは音声データの欠損例を示す図である。

図１６（ａ）に示すように、秘密分散データ１６０１に含まれる署名単位（ここでは、ｎ＝３）分の融合データとパラメータ情報との組（（Ｘ_１，Ｙ_１）〜（Ｘ_３，Ｙ_３））のうち、１つの組（（Ｘ_２，Ｙ_２）の組）において欠損が発生したとする。

このような場合であっても、データ検証装置１４０では、秘密分散データとして、ｋ個（ここでは、ｋ＝２）の融合データとパラメータ情報との組を受信できているため、秘密情報（α_０）を算出することができる。つまり、秘密分散データ１６０１において欠損が発生しても、秘密分散データ１６０１について署名検証を行うことができる。

なお、秘密分散データ１６０１において欠損が発生した場合、音声データ１６０２における欠損が発生していなかったとしても、対応する区間の音声データ（Ａ_３、Ａ_４、Ａ_５）については、比較する秘密分散データがない。

しかしながら、音声データ検証部１３０９では、以下の条件が成立すれば、対応する区間の音声データ（Ａ_３、Ａ_４、Ａ_５）についても、改竄が行われていないと判定する。
・秘密分散データ１６０１が改竄されていないと判定されている。
・音声データ１６０２のうち、所定区間の音声データ（Ａ_１、Ａ_２、Ａ_６、Ａ_７）について、改竄が行われていないと判定されている。
・音声データ１６０２のうち、所定区間の音声データ（Ａ_１、Ａ_２、Ａ_６、Ａ_７）と対応する区間の撮像データ（Ｖ_１、Ｖ_３）との間の対応付けにおいて改竄が行われていないと判定されている。

なお、対応する区間の音声データ（Ａ_３、Ａ_４、Ａ_５）について改竄が行われていないと判定した場合、音声データ検証部１３０９では、所定区間の撮像データ（Ｖ_１）と撮像データ（Ｖ_３）との間に、欠損した所定区間の撮像データが存在することを認識できる。この場合、音声データ検証部１３０９では、当該所定区間の撮像データの欠損が、改竄により発生したものではないと認識する。

一方、図１６（ｂ）に示すように、秘密分散データ１６１１においては欠損が発生しなかったが、音声データ１６１２の一部において欠損が発生したとする。このような場合、データ検証装置１４０では、秘密分散データ１６１１について署名検証を行うことができることはいうまでもない。また、音声データ検証部１３０９においても、所定区間の音声データ（Ａ_１、Ａ_２、Ａ_６、Ａ_７）について、改竄が行われているか否かの検証を行うことができる。更に、対応する区間の撮像データ（Ｖ_１、Ｖ_３）との間の対応付けについて改竄が行われているか否かの検証を行うことができる。

なお、このような場合、音声データ検証部１３０９では、所定区間の撮像データ（Ｖ_２）に対応する区間の音声データについて、欠損が発生したことを認識することができる。また、音声データ検証部１３０９では、当該区間の音声データの欠損が、改竄により発生したものではないと認識する。

（２）秘密分散データまたは音声データの改竄例
次に、秘密分散データまたは音声データが改竄された場合の例について説明する。図１７は、秘密分散データまたは音声データの改竄例を示す図である。

図１７（ａ）に示すように、音声データ１７０２において、所定区間の音声データ（Ａ_２）が改竄されたとする。この場合、秘密分散データ１７０１について改竄が行われていなかったとすると、秘密分散データ１７０１に組み込まれた音声ハッシュデータ（Ｈ（Ａ_２））と、所定区間の音声データ（Ａ_２）をハッシュ化した音声ハッシュデータとは一致しない。

これにより、音声データ検証部１３０９では、音声データ１７０２の所定区間の音声データ（Ａ_２）が改竄された判定することができる。

一方、図１７（ｂ）に示すように、秘密分散データ１７１１において、所定区間の撮像データ（Ｖ_２）が改竄されたとする。この場合、秘密分散データ１７１１に基づいて算出される秘密情報（α_０）と、署名値（Ｓ）に基づいて算出される秘密情報（α_０）とは一致しない。

これにより、音声データ検証部１３０９では、秘密分散データ１７１１が改竄されたと判定することができる。

一方、図１７（ｃ）に示すように、秘密分散データ１７２１に対して、音声データ１７２２全体をずらすことで、秘密分散データ１７２１と音声データ１７２２との間の対応付けが改竄されたとする。この場合、音声データ１７２２自体は改竄されていないため、従来の改竄防止技術では、改竄を検知することができなかった。これに対して、本実施形態では、所定区間の撮像データと対応する区間の音声ハッシュデータとを組み合わせた秘密分散データ１７２１と、音声データ１７２２とを比較するため、このような改竄を検知することができる。

また、図１７（ｄ）に示すように、秘密分散データ１７３１に対して、音声データ１７３２が署名単位で入れ替えられることで、秘密分散データ１７３１と音声データ１７３２との間の対応付けが改竄されたとする。この場合、音声データ１７３２は、署名単位では改竄されていないため、従来の改竄防止技術では、改竄を検知することができなかった。これに対して、本実施形態では、所定区間の撮像データと対応する区間の音声ハッシュデータとを組み合わせた秘密分散データ１７３１と、音声データ１７３２とを比較するため、このような改竄を検知することができる。

＜１０．まとめ＞
以上の説明から明らかなように、本実施形態に係るデータ配信システムでは、
・データ配信装置が、所定区間の撮像データと対応する区間の音声ハッシュデータとに基づいて、署名単位（ｎ）分の融合データ（Ｘ_ｉ）を生成する。また、生成した署名単位（ｎ）分の融合データ（Ｘ_ｉ）に基づいて、ｋ個（１≦ｋ＜ｎ）の乱数値が含まれる（ｋ−１）次の多項式を満たすパラメータ情報（Ｙ_ｉ）を算出する。
・データ配信装置が、生成した融合データ（Ｘ_ｉ）とパラメータ情報（Ｙ_ｉ）とを対応付けた署名単位（ｎ）分の秘密分散データ（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ）と、対応する区間の音声データ（Ａ_ｊ）とをデータ検証装置にストリーミング配信する。
・データ配信装置が、秘密分散データ（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ）がｋ個集まることで算出可能となる秘密情報（α_０）に、署名を付加することで署名値（Ｓ）を算出し、算出した署名値（Ｓ）をデータ検証装置に配信する。

これにより、データ検証装置では、データ配信装置がストリーミング配信した署名単位（ｎ）分の秘密分散データのうち、ｋ個の秘密分散データを受信すれば、当該ｋ個の秘密分散データに基づいて秘密情報を算出することができる。つまり、本実施形態に係るデータ配信システムによれば、（ｎ−ｋ）個のデータ欠損が許容される。

また、データ検証装置では、データ配信装置が配信した署名値から算出される秘密情報と比較することで、署名検証を行い、秘密分散データの真正性を保証することができる。つまり、データ検証装置では、データ配信装置が配信した秘密分散データの一部が欠損した場合であっても、署名検証を行い、秘密分散データの真正性を保証することができる。この結果、ストリーミング配信された撮像データの真正性を保証することができる。

また、データ検証装置では、真正性が保証された秘密分散データと音声データとを比較することで、ストリーミング配信された音声データ自体が改竄されていないかを判定し、音声データの真正性を保証することができる。更に、データ検証装置では、所定区間の撮像データと対応する区間の音声データとの間の対応付けが改竄されていないかを判定し、所定区間の撮像データと対応する区間の音声データとの間の対応付けについての真正性を保証することができる。

このように、本実施形態によれば、ストリーミング配信する時系列データ群の真正性を保証することができる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態において、データ配信装置１３０及びデータ検証装置１４０が予め定められた処理を実行するものとして説明した。しかしながら、データ配信装置１３０及びデータ検証装置１４０の処理の実行方法はこれに限定されず、データ配信システム１００の管理者の指示に基づいて、適宜、設定を変更して処理を実行してもよい。以下、第２の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。

図１８は、データ配信システムの管理者によって設定変更可能な設定情報を示す図である。このうち、図１８（ａ）は、データ配信システム１００の管理者によって設定変更可能なデータ配信装置１３０の設定情報１８１０の一例を示している。図１８（ａ）に示すように、設定情報１８１０には、情報の項目として、"名称"、"設定内容"、"設定値例"が含まれる。

"名称"には、データ配信装置１３０において設定変更される設定対象が格納される。図１８（ａ）の例は、
・データ配信装置１３０に対して、改竄検知の仕組みを適用するか否かを設定する"適用有無"、
・秘密分散プロトコルを適用する際に用いるパラメータを設定する"秘密分散パラメータ"、
・ハッシュ化する際のハッシュ関数を設定する"ハッシュ化方法"、
・署名値を算出する際の算出方法を設定する"暗号化方法"、
・秘密分散データの生成開始のトリガを設定する"開始トリガ"、
・秘密分散データの生成終了のトリガを設定する"終了トリガ"、
が含まれることを示している。

なお、図１８（ａ）の例によれば、データ配信システム１００の管理者は、"適用有無"に対して、設定値"ＯＮ"、"ＯＦＦ"を選択することができる。また、データ配信システム１００の管理者は、"秘密分散パラメータ"に対して、設定値"ｋ"、"ｎ"を設定することができる。また、データ配信システム１００の管理者は、"ハッシュ化方法"を、"ＭＤ５"、"ＳＨＡ−１"、"ＳＨＡ―２"等の中から選択することができる。また、データ配信システム１００の管理者は、"暗号化方法"を、"ＲＳＡ"、"ＤＳＡ"、"ＤＥＳ"、"ＡＥＳ"等の中から選択することができる。また、データ配信システム１００の管理者は、"開始トリガ"を、"システム起動時"、"撮像データ入力開始時"、"音声データ入力開始時"、"ユーザ指定時"等の中から選択することができる。また、データ配信システム１００の管理者は、"終了トリガ"を、"システム終了時"、"撮像データの入力が所定時間なかった場合"、"音声データの入力が所定時間なかった場合"、"ユーザ指定時"等の中から選択することができる。

一方、図１８（ｂ）は、データ配信システム１００の管理者によって設定変更可能なデータ検証装置１４０の設定情報１８２０の一例を示している。図１８（ｂ）に示すように、設定情報１８２０には、情報の項目として、"名称"、"設定内容"、"設定値例"が含まれる。

"名称"には、データ検証装置１４０において設定変更される設定対象が格納される。図１８（ｂ）の例は、
・データ検証装置１４０に対して、改竄検知の仕組みを適用するか否かを設定する"適用有無"、
・改竄を検知した場合の表示方法を設定する"検知表示"、
が含まれることを示している。

なお、図１８（ｂ）の例によれば、データ配信システム１００の管理者は、"適用有無"に対して、設定値"ＯＮ"、"ＯＦＦ"を選択することができる。また、データ配信システム１００の管理者は、"検知表示"として、"表示する"、"表示しない"を選択することができる。

以上の説明から明らかなように、本実施形態におけるデータ配信システムによれば、データ配信装置の設定情報及びデータ検証装置の設定情報を、管理者の指示に基づいて変更することができる。

［第３の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態において、データ配信装置１３０は、時系列データとして、撮像データと音声データとを取得し、音声データをハッシュ化した音声ハッシュデータを撮像データに組み込むことで、融合データを生成した。しかしながら、時系列データの組み合わせは、撮像データと音声データとに限定されない。例えば、撮像データと温度データとを取得して、温度データをハッシュ化した温度ハッシュデータを撮像データに組み込むことで、融合データを生成してもよい。この場合、データ配信装置１３０では、生成した融合データに基づく秘密分散データと、温度データと、署名値とを配信データとして配信することになる。

図１９は、データ配信システムのシステム構成の他の一例を示す図である。図１との相違点は、データ配信システム１９００の場合、音声入力装置１２０の代わりに、温度測定装置１９１０がデータ配信装置１３０に接続されている点である。

このように、音声データ以外の時系列データを、撮像データと組み合わせた場合でも、同様の処理を行うことで、上記第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。

また、上記第１及び第２の実施形態では、２つの時系列データを取得し、一方の時系列データをハッシュ化して、他方の時系列データに組み込むことで、融合データを生成した。しかしながら、時系列データの組み合わせは２つに限定されず、３つ以上であってもよい。

例えば、撮像データと音声データと温度データとを取得して、音声データをハッシュ化した音声ハッシュデータと、温度データをハッシュ化した温度ハッシュデータとを、撮像データに組み込むことで、融合データを生成してもよい。この場合、データ配信装置１３０では、生成した融合データに基づく秘密分散データと、音声データと、温度データと、署名値とを配信データとして配信することになる。

図２０は、データ配信システムのシステム構成の他の一例を示す図である。図１との相違点は、データ配信システム２０００の場合、音声入力装置１２０に加えて、温度測定装置１９１０がデータ配信装置１３０に接続されている点である。

このように、２つの時系列データを、撮像データと組み合わせた場合でも、同様の処理を行うことで、上記第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。

また、上記第１及び第２の実施形態では、異なる種類の時系列データを取得し、一方の種類の時系列データをハッシュ化して、他方の種類の時系列データに組み込むことで融合データを生成した。しかしながら、時系列データは異なる種類に限定されず、同じ種類の時系列データであってもよい。

例えば、撮像データと撮像データとを取得して、一方の撮像データをハッシュ化した撮像ハッシュデータを、他方の撮像データに組み込むことで、融合データを生成してもよい。この場合、データ配信装置１３０では、生成した融合データに基づく秘密分散データと、一方の撮像データと、署名値とを配信データとして配信することになる。

図２１は、データ配信システムのシステム構成の他の一例を示す図である。図１との相違点は、データ配信システム２１００の場合、音声入力装置１２０に代えて、撮像装置２１１０がデータ配信装置１３０に接続されている点である。

このように、同じ種類の２つの時系列データを組み合わせた場合でも、同様の処理を行うことで、上記第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。

［その他の実施形態］
上記第１乃至第３の実施形態では、データカウンタ部７０４を配し、ｎ個の所定区間の撮像データ（Ｖ_ｉ）ごとに、署名値（Ｓ）を算出する構成とした。しかしながら、署名値を算出するタイミングは、ｎ個の所定区間の撮像データ（Ｖ_ｉ）ごとでなくてもよい。例えば、所定時間分の撮像データ（Ｖ_ｉ）ごとに署名値を算出する構成としてもよい。

また、上記第１乃至第３の実施形態では、融合データを生成するにあたり、時系列データをハッシュ化して組み込むものとしたが、時系列データを示すデータに変換する処理であれば、ハッシュ化以外の処理を行ってもよい。

また、上記第１乃至第３の実施形態では、秘密分散プロトコルを適用する場合について説明したが、秘密分散プロトコルを用いることなく、融合データに応じた署名値を算出するように構成してもよい。この場合、配信データ生成部６０５は、融合データと、対応する区間の音声データと、署名値とを配信データとして出力する。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００ ：データ配信システム
１１０ ：撮像装置
１２０ ：音声入力装置
１３０ ：データ配信装置
１３１ ：データ配信部
１４０ ：データ検証装置
１４１ ：データ検証部
１４２ ：データ格納部
６０５ ：配信データ生成部
７０１ ：データバッファ部
７０２ ：ハッシュ生成部
７０３ ：融合データ生成部
７０４ ：データカウンタ部
７０５ ：署名パラメータ生成部
７０６ ：パラメータ情報生成部
７０７ ：秘密分散データ生成部
７０８ ：署名部
１３０１ ：秘密分散データ受信部
１３０２ ：音声データ受信部
１３０３ ：署名値受信部
１３０４ ：格納処理部
１３０６ ：署名値演算部
１３０７ ：署名値検証部
１３０８ ：ハッシュ値算出部
１３０９ ：音声データ検証部
１９１０ ：温度測定装置
２１１０ ：撮像装置

特開２０１１−０７５８６７号公報

Claims (11)

1. 所定区間の第１の時系列データのメタデータ領域に、対応する区間の第２の時系列データをハッシュ化したハッシュデータを組み込むことで、融合データを生成する生成手段と、
   複数の前記融合データに応じた署名値を算出する署名手段と、
   前記融合データと、対応する区間の第２の時系列データと、前記署名値とを出力する出力手段と
   を有することを特徴とするデータ配信装置。
2. 複数の前記融合データに基づいて、ｋ個（ｋは１以上でｎ未満の整数）の値が含まれる（ｋ−１）次の多項式を満たす、複数のパラメータ情報を算出する算出手段を更に有し、
   前記署名手段は、複数の前記融合データと複数の前記パラメータ情報とに応じた前記署名値を算出することを特徴とする請求項１に記載のデータ配信装置。
3. 前記署名手段は、前記融合データと前記パラメータ情報との組がｋ個集まることで算出される、秘密分散プロトコルに基づく秘密情報に基づいて、前記署名値を算出し、
   前記出力手段は、前記融合データと前記パラメータ情報との組と、対応する区間の前記第２の時系列データと、前記署名値とを出力することを特徴とする請求項２に記載のデータ配信装置。
4. 前記算出手段は、前記融合データに含まれる、所定区間の前記第１の時系列データと、対応する区間の前記第２の時系列データをハッシュ化した前記ハッシュデータとの和算値を、（ｋ−１）次の多項式に代入することで、前記パラメータ情報を算出することを特徴とする請求項３に記載のデータ配信装置。
5. 請求項１に記載のデータ配信装置と接続されるデータ検証装置であって、
   前記出力手段により出力された、対応する区間の前記第２の時系列データをハッシュ化し、ハッシュデータを生成するハッシュ生成手段と、
   前記出力手段により出力された、前記融合データに含まれるハッシュデータと、前記ハッシュ生成手段により生成されたハッシュデータとが一致するか否かを判定する判定手段と
   を有することを特徴とするデータ検証装置。
6. 請求項３に記載のデータ配信装置と接続されるデータ検証装置であって、
   前記出力手段により出力された、前記融合データと前記パラメータ情報との組がｋ個集まった場合に、前記秘密分散プロトコルに基づく秘密情報を算出する秘密情報算出手段と、
   前記出力手段により出力された前記署名値に基づいて算出される秘密情報と、前記秘密情報算出手段により算出された秘密情報とが一致するか否かを判定する第１の判定手段と
   を有することを特徴とするデータ検証装置。
7. 前記第１の判定手段により一致すると判定された場合に、前記出力手段により出力された、対応する区間の前記第２の時系列データをハッシュ化し、ハッシュデータを生成するハッシュ生成手段と、
   前記出力手段により出力された、前記融合データに含まれるハッシュデータと、前記ハッシュ生成手段により生成されたハッシュデータとが一致するか否かを判定する第２の判定手段と
   を更に有することを特徴とする請求項６に記載のデータ検証装置。
8. 前記第２の判定手段は、一致すると判定した場合、対応する区間の前記第２の時系列データが改竄されていないと判定することを特徴とする請求項７に記載のデータ検証装置。
9. データ配信装置とデータ検証装置とを有するデータ配信システムであって、
   前記データ配信装置は、
   所定区間の第１の時系列データのメタデータ領域に、対応する区間の第２の時系列データをハッシュ化したハッシュデータを組み込むことで、融合データを生成する生成手段と、
   複数の前記融合データに応じた署名値を算出する署名手段と、
   前記融合データと、対応する区間の第２の時系列データと、前記署名値とを出力する出力手段とを有し、
   前記データ検証装置は、
   前記出力手段により出力された、対応する区間の前記第２の時系列データをハッシュ化し、ハッシュデータを生成するハッシュ生成手段と、
   前記出力手段により出力された、前記融合データに含まれるハッシュデータと、前記ハッシュ生成手段により生成されたハッシュデータとが一致するか否かを判定する判定手段と
   を有することを特徴とするデータ配信システム。
10. 所定区間の第１の時系列データのメタデータ領域に、対応する区間の第２の時系列データをハッシュ化したハッシュデータを組み込むことで、融合データを生成する生成工程と、
    複数の前記融合データに応じた署名値を算出する署名工程と、
    前記融合データと、対応する区間の第２の時系列データと、前記署名値とを出力する出力工程と
    をコンピュータに実行させるためのデータ配信プログラム。
11. 所定区間の第１の時系列データのメタデータ領域に、対応する区間の第２の時系列データをハッシュ化したハッシュデータを組み込むことで、融合データを生成する生成手段と、
    複数の前記融合データに応じた署名値を算出する署名手段と、
    前記融合データと、対応する区間の第２の時系列データと、前記署名値とを出力する出力手段と、
    を有するデータ配信装置と接続されるデータ検証装置のコンピュータに、
    前記出力手段により出力された、対応する区間の前記第２の時系列データをハッシュ化し、ハッシュデータを生成するハッシュ生成工程と、
    前記出力手段により出力された、前記融合データに含まれるハッシュデータと、前記ハッシュ生成工程において生成されたハッシュデータとが一致するか否かを判定する判定工程と
    を実行させるためのデータ検証プログラム。

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