JP2020010217A - 識別要求元のアクセス制御が可能なデータ識別装置、システム、プログラム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】データの識別処理を識別モデル構築処理から分離させてデータセキュリティを向上させることを可能とするデータ識別装置を提供する。【解決手段】本データ識別装置は、識別処理の対象となるデータを生成又は取得するデータ取得部と、外部から受信した識別処理のための識別モデルを用い、このデータについて識別処理を行うデータ識別手段と、識別処理による識別結果が所定条件を満たす場合に、識別結果に係る情報を、識別処理の要求元へ送信させるアクセス制御手段とを有する。ここで、この識別モデルは、要求元から供給された識別対象に係るデータであって、ＦＨＥ処理の施されたデータを用いて外部で構築されたものであることも好ましい。さらに、この識別モデルはＩＣＮ技術を用いた通信ネットワーク内のノードで構築され、データ識別装置は、識別モデルの名前又は識別子を指定してノードからこの識別モデルを取得することも好ましい。【選択図】図３

Description

本発明は、データ、特に画像データを用いて特定の対象を識別する技術に関する。

現在、ＩＴ技術を用いて様々な革新的サービスを提供し、住民の生活レベル向上にも貢献するスマートシティの実現が期待されている。例えば、監視用のスマートカメラを適切に利用することによって、シティエリア内での犯罪の発生を防止・抑制し、安全な公共空間を維持することが可能となる。

このようなカメラ画像を用いた監視システムの典型的な従来例を図５に示す。図５によれば、監視用のカメラ９が複数設置されており、各カメラで撮影された画像（映像）データが、暗号化された上でクラウド８へ常時アップロードされている。また、クラウド８では、画像識別用の学習済みモデルが予め構築されている。

次いで、クラウド８は、暗号化された識別要求対象の画像（対象画像）を、要求元である端末７からのキュー（リクエスト）として受け取り、受信した画像データ群について当該学習済みモデルを適用して対象識別結果を生成する。この対象識別結果は、例えば、その時点における対象の画像（又はＶＤＯフレーム）及び対象の位置情報（すなわち背景画像）とすることができる。

最後に、クラウド８は、生成した対象識別結果を、暗号化した上で要求元である端末７へ送信する。これにより、クラウド８は、特定の対象が何処にいるかとの端末７からの質問に答えたことになるのである。

ここで、図５のシステムでは、カメラ９、クラウド８及び端末７の間でやり取りされるデータは全て暗号化されており、攻撃者（例えば盗聴者）による識別対象に係るデータ傍受を阻止可能となっている。ちなみに、この暗号化のための暗号鍵はクラウド８によって管理されることになる。

このような識別対象についてのプライバシーの保護は、画像監視システムにおいて非常に重要な課題となっている。例えば非特許文献１には、画像監視システムにおいてセキュア・ビジュアル・オブジェクト・コーディングを採用し、キューや対象のプライバシーを保護する技術が開示されている。この技術では、ビデオフレームにおける人物（ヒューマンオブジェクト）が符号化され、権限を有さないユーザは、オブジェクトを見ることはできるが、オブジェクトの色彩等の詳細を見ることができないようになっている。

また、例えば非特許文献２は、特徴抽出法の１つであるEigenfaceを用いて人物の顔画像データから特徴量を抽出し、この特徴量に対し準同型符号化方式による暗号化処理を行うことによって、プライバシーの保護を図っている。

ちなみに、以上に述べた非特許文献１及び２のシステムでは、１つのサーバによって画像識別処理が実施されている。この点、例えば非特許文献３に開示された技術では、対象相当の画像部分である前景と、被写体（ブレモーションブラー）によって生じる対象の不明瞭な部分とを分離する処理を実施しており、このような画像データを、複数のファイルに分割してそれぞれ複数の異なるサーバで保存している。

K. Martin and K.N. Plataniotis, "Privacy Protected Surveillance Using Secure Visual Object Coding" IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology: Special Issue on Video Surveillance, Vol. 18, No. 8, ２００８年，１１５２〜１１６２頁 Z. Erkin, Martin. Franz, and J. Guajardo, "Privacy-preserving face recognition" In: Goldberg I., Atallah M.J. (eds) Privacy Enhancing Technologies (PETS) 2009, Lecture Notes in Computer Science book series, Vol 5672. Springer, Berlin, Heidelberg, ２００９年 L. Du and Y. Li, "Privacy preserving for human object in video surveillance via visual cryptography", Proceedings 2014 IEEE International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics (SPAC), ２０１４年，８０〜８５頁

しかしながら、以上に説明したような従来技術においても依然、識別対象のプライバシーを十分に保護するデータセキュリティの確保について問題を抱えているのが実情である。

例えば、図５に示した画像監視システムでは、例えばクラウド８がウイルス等の侵入を許してしまうと結局、キューやターゲットのプライバシーを保護することができなくなる。すなわち、侵入者も、対象が誰であって何処にいるのかについての情報を取得することができてしまうのである。

また、非特許文献１及び２に開示された技術においても結局、１つのサーバ内で画像の識別処理が実施されている。すなわち、当該サーバにおいて必ず識別対象についての識別結果が生成されるのであり、攻撃者からすると攻撃対象を当該サーバに絞ることができ、傍受を試みることが容易になってしまう。

一方、非特許文献３に記載された技術では、たしかに画像データを、複数のファイルに分割してそれぞれ複数の異なるサーバで処理させている。しかしながら、そもそも当該技術では、対象が誰であるかを特定することができず、結局、識別要求元の質問に答えられないのである。

そこで、本発明は、データの識別処理を識別モデル構築処理から分離させてデータセキュリティを向上させることが可能なデータ識別システム、並びに当該システムを実現可能とするデータ識別装置、データ識別プログラム、及びデータ識別方法を提供することを目的とする。

本発明によれば、識別処理の対象となるデータを生成又は取得するデータ取得部と、
外部から受信した当該識別処理のための識別モデルを用い、当該データについて当該識別処理を行うデータ識別手段と、
当該識別処理による識別結果が所定条件を満たす場合に、当該識別結果に係る情報を、当該識別処理の要求元へ送信させるアクセス制御手段と
を有するデータ識別装置が提供される。

この本発明によるデータ識別装置において、当該識別モデルは、当該要求元から供給された識別対象に係るデータを用いて構築されたものであることも好ましい。さらに、当該要求元から供給された識別対象に係るデータは、ＦＨＥ（Fully Homomorphic Encryption，完全準同型暗号）処理を施された暗号化学習用データであり、データ識別手段は、ＦＨＥ処理を施した当該データについて当該識別処理を行うことも好ましい。

また、本発明によるデータ識別装置の一実施形態として、当該識別モデルは、ＩＣＮ（Information-Centric Networking）技術を用いた通信ネットワーク内のノードで構築され、本データ識別装置は、当該識別モデルの名前又は識別子を指定して、当該ノードから当該識別モデルを受信する装置通信インタフェースを更に有することも好ましい。さらに、当該識別モデルは、当該要求元から供給された識別対象に係るデータを用いて構築され、装置通信インタフェースは、当該要求元から当該識別モデルの名前又は識別子を取得することも好ましい。

本発明によれば、また、当該要求元である少なくとも１つの要求元装置と、当該識別モデルを構築する少なくとも１つのノードと、以上に述べた少なくとも１つのデータ識別装置とを備えたデータ識別システムであって、
当該要求元装置は、
識別対象に係るデータと、当該データに対応するラベルとに対し、ＦＨＥ処理を施して暗号化学習用データを生成する暗号化手段と、
当該暗号化学習用データを当該ノードへ送信する要求元通信インタフェースと
を有し、
当該ノードは、
当該暗号化学習用データを受信するノード通信インタフェースと、
当該暗号化学習用データを用いて当該識別モデルを構築するモデル構築手段と
を有し、
ノード通信インタフェースは、構築された当該識別モデルを、当該識別モデルの要求元である当該データ識別装置へ送信し、
当該データ識別装置のデータ識別手段は、受信された当該識別モデルを用いて、データ所得部によって生成又は取得され、ＦＨＥ処理の施されたデータについて当該識別処理を行う
ことを特徴とするデータ識別システムが提供される。

この本発明によるデータ識別システムの一実施形態として、当該ノードは、ＩＣＮ技術を用いた通信ネットワーク内のノードであり、
要求元通信インタフェースは、当該暗号化学習用データによって構築される当該識別モデルを証明するための署名を、当該ノードへ更に送信し、
ノード通信インタフェースは、構築された当該識別モデルの名前又は識別子を当該要求元装置へ送信し、
要求元通信インタフェースは、当該識別処理の要求元として、当該識別モデルの名前又は識別子を当該データ識別装置へ送信し、
装置通信インタフェースは、当該識別モデルの名前又は識別子を指定して、当該識別モデルの要求を発信し、
当該識別モデルの要求を受信したノード通信インタフェースは、当該署名の付与された当該識別モデルを、当該識別モデルの要求元である当該データ識別装置へ送信し、
当該データ識別装置は、受信された当該識別モデルに付与された署名と、当該識別処理の要求元である当該要求元装置から受信された当該識別モデルの名前又は識別子とが対応するものであるか否かを判定する署名照合手段を更に有し、
当該データ識別装置のデータ識別手段は、対応するとの判定に係る当該識別モデルを用いて当該識別処理を行うことも好ましい。

また、本発明によるデータ識別システムの他の実施形態として、要求元通信インタフェースは、当該識別処理の要求元として、当該識別モデルの名前又は識別子とともに公開鍵を、当該データ識別装置へ送信し、装置通信インタフェースは、当該公開鍵による暗号化処理の施された当該識別結果に係る情報を、当該識別処理の要求元である当該要求元装置へ送信することも好ましい。

さらに、本発明によるデータ識別システムの具体的な例として、識別処理の対象となる当該データ及び識別対象に係る当該データは、画像データであり、当該データ識別装置のデータ取得部は、当該画像データを生成するカメラを含み、当該データ識別装置のアクセス制御手段は、当該画像データが識別対象を含むとの識別結果を得た場合に、当該識別対象を含む画像部分データを、当該識別処理の要求元である当該要求元装置へ送信させることも好ましい。

また、この画像データを取り扱う具体例において、当該データ識別装置は、当該画像データから背景データ分を分離する背景分離手段を更に有し、
当該データ識別装置のデータ識別手段は、当該背景データ分の分離された当該画像データについて当該識別処理を行い、
装置通信インタフェースは、当該識別対象を含む画像部分データと、当該背景データとを、当該識別処理の要求元である当該要求元装置へ送信し、
当該要求元装置は、受信された当該識別対象を含む当該画像部分データと当該背景データとを結合させ、当該識別対象を含む画像データを生成する画像合成手段を更に有することも好ましい。

本発明によれば、さらに、識別処理の対象となるデータを生成又は取得するデータ取得部を有するデータ識別装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
外部から受信した当該識別処理のための識別モデルを用い、当該データについて当該識別処理を行うデータ識別手段と、
当該識別処理による識別結果が所定条件を満たす場合に、当該識別結果に係る情報を、当該識別処理の要求元へ送信させるアクセス制御手段と
としてコンピュータを機能させるデータ識別プログラムが提供される。

本発明によれば、さらにまた、識別処理の対象となるデータを生成又は取得するデータ取得部を有するデータ識別装置に搭載されたコンピュータにおけるデータ識別方法であって、
外部から受信した当該識別処理のための識別モデルを用い、当該データについて当該識別処理を行うステップと、
当該識別処理による識別結果が所定条件を満たす場合に、当該識別結果に係る情報を、当該識別処理の要求元へ送信させるステップと
を有するデータ識別方法が提供される。

本発明によれば、データの識別処理を識別モデル構築処理から分離させてデータセキュリティを向上させることが可能となる。

本発明によるデータ識別システムの一実施形態を示す模式図である。 本発明に係る要求元装置及びノードの一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。 本発明によるデータ識別装置の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。 本発明によるデータ識別方法の一実施形態を概略的に示すシーケンス図である。 カメラ画像を用いた監視システムの従来例を示す模式図である。

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。

［データ識別システム］
図１は、本発明によるデータ識別システムの一実施形態を示す模式図である。

図１に示した、本実施形態のデータ識別システム５は、
（ａ）識別・追跡対象の物体を撮影可能であり、撮影した画像（映像）のデータを用いて当該物体の識別・追跡処理が可能なデータ識別装置である１つ又は複数のカメラ１と、
（ｂ）カメラ１に対し当該物体の識別・追跡処理を要求して識別結果を取得する、識別・追跡処理の要求元装置としての端末３と、
（ｃ）端末３から取得した学習用データを用いて、カメラ１で実施される識別・追跡処理に使用される識別モデルを構築する、通信ネットワークのノードである１つ又は複数のモデル構築サーバ２と
を備えている。

ここで、追跡対象となる物体には、人物、動物、自動車等の乗り物や、その他移動し得る物理対象等、撮影可能であれば様々なものが該当する。また、撮影される場所も、特に限定されるものではない。例えば、一般市民、観客、通勤者、買い物客、労働者、歩行者や、ランナー等が追跡対象として映り得る広範な地域エリアといった屋外であってもよく、さらには会社、学校、店舗や、ショッピングモールの内部といった屋内とすることもできる。

同じく図１によれば、本実施形態のデータ識別システム５では、具体的に、
（Ａ）端末３は、識別対象に対する「権限を有する識別処理要求元」として、識別対象に係るデータ（図１では対象人物の画像データ）と、当該データに対応するラベルとに対し、ＦＨＥ（Fully Homomorphic Encryption，完全準同型暗号）処理を施して「暗号化学習用データ」を生成し、「暗号化学習用データ」をモデル構築サーバ２へ送信し、
（Ｂ）モデル構築サーバ２は、「ファンクションプロバイダ」として、受信した「暗号化学習用データ」を用いて「識別モデル」を構築して、構築した「識別モデル」を、（識別モデル要求元である）カメラ１へ送信し、
（Ｃ）カメラ１は、「データオーナ」として、自ら生成したデータ（図１では撮影した画像（映像）データ）に対してＦＨＥ処理を施し、ＦＨＥ処理の施されたデータについて、受信した「識別モデル」を用いて識別処理を実施する
ことを特徴としている。

ここで、ＦＨＥ処理は、当該処理によって暗号化されたデータに対し、復号することなく加法及び乗法を含めた代数演算処理を実施し、暗号化された結果を得ることが可能な処理である。本データ識別システム５では、モデル構築サーバ２が、ＦＨＥ処理済みの学習用データを用いて「識別モデル」の構築を行い、一方、このサーバ２とは異なる装置であるカメラ１が、同じくＦＨＥ処理済みの識別対象データを用いて識別処理を実施している。

これにより、トレーニング・データ及びテスティング・データの機密性をそれぞれの処理場所で確保しつつ、機械学習アルゴリズムの実行を中間ノードに委ねた上で、ターミナルにおけるセキュアな識別処理を実施することが可能となるのである。

さらに、本実施形態において、データ識別システム５の通信ネットワークは、ＩＣＮ（Information-Centric Networking）技術を用いて構築されている。ＩＣＮは、コンテンツをネットワーク内で共有し、サーバ（ロケーション）ではなくコンテンツ名によってネットワーク機能を動作させてコンテンツを要求元に配信可能とする技術である。これにより、コンテンツのダウンロード時間が短縮される。

ＩＣＮアーキテクチャでは、具体的に、中間にある各ルータがコンテンツのコピーをキャッシュし、コンテンツを要求元へ転送する。すなわち要求元は、コンテンツ所有者又は発行者に係るサーバとは無関係に、中間ルータからコンテンツのコピーを取得することができる。ここで、要求元は、リクエストパケットであるインタレストパケットを発信し、コンテンツデータであるデータパケットを取得するが、いずれもコンテンツ名によってルーティングされる。

このようなコンテンツ名ルーティング、及びネットワーク内キャッシングによって、従来のＩＰベースのネットワークに比べ、より効率的且つより高速にコンテンツリトリーバルを実施することが可能となるのである。

このように、モデル構築サーバ２がＩＣＮ技術を用いた通信ネットワーク内の中間ノードである実施形態をとるデータ識別システム５においては、その特徴として、
（Ｄ）端末３は、「暗号化学習用データ」によって構築される「識別モデル」の完全性及び当該モデルへのアクセス権限を証明するための「署名」を、「暗号化学習用データ」と合わせてモデル構築サーバ２へ更に送信し、
（Ｅ）モデル構築サーバ２は、構築された「識別モデルの名前又は識別子」を端末３へ送信し、
（Ｆ）端末３は、識別処理の要求元として、取得した「識別モデルの名前又は識別子」を（図１では全ての）カメラ１へ送信（同報）し、
（Ｇ）「識別モデルの名前又は識別子」を受信した各カメラ１は、当該「識別モデルの名前又は識別子」を指定して、「識別モデルの取得要求」（インタレストパケット）を発信し、
（Ｈ）「識別モデルの取得要求」を受信したモデル構築サーバ２は、対応する「署名」の付与された「識別モデル」を、要求元である各カメラ１へ送信し、
（Ｉ）各カメラ１は、受信された「識別モデル」に付与された「署名」と、識別処理の要求元である端末３から受信された「識別モデルの名前又は識別子」とが対応するものであるか否かを判定し、対応するとの判定に係る「識別モデル」を用いて識別処理を行う
のである。

このように、カメラ１は、要求元から取得した「識別モデルの名前又は識別子」と、モデル構築元から取得した「署名」とを照合して、要求元の指示により取得した「識別モデル」の使用適否を判断するので、結果的に、要求元の所望する識別処理を確実に実施することが可能となる。

また、カメラ１は、本発明によるデータ識別装置として、
（ア）識別処理の対象となるデータを生成又は取得し（図１では撮影によって画像（映像）データを生成し）、
（イ）外部（図１ではモデル構築サーバ２）から受信した「識別モデル」を用い、生成又は取得した当該データについて識別処理を行い、
（ウ）識別処理による識別結果が所定条件を満たす場合に、識別結果に係る情報を、識別処理の要求元（図１では端末３）へ送信する
ことを特徴としている。

ここで、上記（ウ）の「所定条件」としては、種々の設定が可能であるが、本実施形態では、カメラ１で生成された画像データが、モデル構築の際に学習した識別対象（人物）を含んでいること、と設定されてもよい。

このように、カメラ１は、外部で構築された「識別モデル」を用いることによって、データの識別処理を、識別モデル構築処理から分離させた形で実施する。さらに、カメラ１（カメラ１群）へのアクセス管理制御を複雑にすることなく、正当な要求元に報告すべきデータ識別結果を当該要求元のみに送信することができる。その結果、データセキュリティを向上させることが可能となる。すなわち本実施形態では、端末３が要求する「誰が何処にいるか」といったプライバシーに係る識別結果情報をよりセキュアに生成し、要求元である端末３にだけ、より確実に通知することができるのである。

なお、本実施形態においてカメラ１は、上記（ア）の当該データを自ら「生成」するのであるが、変更態様として、本発明によるデータ識別装置は、例えばカメラ等のデータ生成手段に（例えば外部に対して閉じている有線通信網をもって）接続された装置であってもよい。この場合、当該装置は、当該データ生成手段から当該データを「取得」することになる。

また、本発明によるカメラ１、及びデータ識別システム５において、識別に係るデータに対しＦＨＥ処理を実施し、ＩＣＮ技術を用いた通信ネットワークをベースにすることは必須ではない。しかしながら、これらの技術を採用することによって、上述したようにデータセキュリティを大幅に向上させた、且つより効率的な（すなわちより少ない通信帯域の使用でより低遅延な）データ識別処理が可能となるのである。

さらに、本実施形態のデータ識別システム５では、モデル構築可能な中間ノードとしてのモデル構築サーバ２は１つであるが、複数設置することも可能である。この場合例えば、端末３は、識別対象が存在している可能性の高いエリアに設置されたカメラ１群に対しより近い位置にあるサーバ２を、適宜選択して使用してもよい。

また、カメラ１については、システム５内で１つだけ設置することも可能ではあるが、本実施形態のように複数設置されていることが好ましい。例えば、多数のカメラ１を用いてより広範囲をカバーすることによって、識別対象を含む画像データをより確実に生成し、識別することが可能となるのである。

例えば、スマートシティにおける多ユーザ向け監視サービスにおいて、カメラ１を街中に多数設置することによって分散処理系を構成し、ユーザのプライバシーに係る情報を漏らすことなく、監視カメラの適切な共有が可能となるのである。なお従来、このような監視サービスプラットフォームは、警察のクラウドといった形で中央管理システムの下で運営されてきた。この場合当然に、監視サービスを受けることができるのはデータ所有者のみであった。

ちなみに、本データ識別システム５は、識別対象の監視サービスを要求するユーザ（端末３）が、識別対象に関する権限を有するとの前提の下、以下のＷ３プライバシーモデルを満たすものとすることができる。
（ａ）ユーザ（端末３）は対象画像を所有する。ユーザは「誰が対象であるか」を知っており、「対象が何処にいるか」を知ろうとする。
（ｂ）データオーナ（カメラ１）は「誰が対象であるか」を知らないが、対象がカメラ内にいるか否かを知ることができる。
（ｃ）ファンクションプロバイダ（モデル構築サーバ２）は、「誰が対象であるか」、「対象が何処にいるか」、及び「解読／暗号鍵」を知ることはない。

またこの場合、本データ識別システム５においては、ファンクションプロバイダ（モデル構築サーバ２）をサードパーティとして、ユーザ／サードパーティ間、データオーナ／サードパーティ間で暗号鍵を交換することなく、暗号化されたデータに基づいた識別モデル構築を、サードパーティに委託することが可能となるのである。

すなわち、このデータ識別システム５では、トレーニング・プロセスは、テスティング・プロセスとは別のサードパーティで実施され、しかも識別モデルは、ＦＨＥ処理された暗号化データに基づいて構築されるので、ユーザ／サードパーティ間での暗号鍵の交換が不要となる。さらに、識別モデルに署名を付与することによって、テスティング・プロセスは、識別モデルを取得したデータオーナにおいてセキュアな形で実施される。また、データオーナは、生成・取得データや識別結果をサードパーティに送る必要がない。これにより、サードパーティは「誰が対象であるか」を知ることが一切なく、結果的に一貫してデータのプライバシーが確実に保護されるのである。

なお、以上に説明したデータ識別システム５では画像（映像）データが処理対象となっており、データ識別装置であるカメラ１は、画像（映像）データを生成又は取得している。しかしながら、本発明によるデータ識別装置によって生成・取得され、システムで取り扱われるデータは当然、画像（映像）データに限定されるものではない。例えば、データ識別装置がマイクを含み、システム全体が、識別対象である（人物や設備機械等を含む）音声発生体を特定可能な音声データを処理対象とする構成となっていてもよい。さらに、画像データや音声データ、さらにはその他のセンシングデータが並行して処理され、識別処理に使用される実施形態をとることも可能である。

［要求元装置（端末３）］
図２は、本発明に係る要求元装置及びノードの一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。

図２の上方の機能ブロック図に示すように、本実施形態の端末３は、要求元通信インタフェースである端末通信インタフェース（ＩＦ）３０１と、対象画像保存部３０２と、タッチパネル・ディスプレイ（ＴＰ・ＤＰ）３０３と、プロセッサ・メモリとを有する要求元装置となっている。

ここで、このプロセッサ・メモリは、本発明に係るデータ識別要求元プログラムの一実施形態を保存しており、また、コンピュータ機能を有していて、このデータ識別要求元プログラムを実行することによって、データ識別要求元としての情報処理を実施する。このことから、端末３は、データ識別要求元専用装置又はユニットであってもよいが、本発明に係るデータ識別要求元プログラムを搭載した、例えばスマートフォン、タブレット型若しくはノート型コンピュータ、又はパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）等とすることも可能である。

さらに、このプロセッサ・メモリは、対象画像管理部３１１と、特徴量抽出部３１２と、ラベリング部３１３と、ＦＨＥ（Fully Homomorphic Encryption）処理部３１４と、署名管理部３１５と、モデル検証部３２１と、公開鍵管理部３２２と、復号化処理部３３１と、画像合成部３３２と、通信制御部３４１と、入出力制御部３４２とを有する。なお、これらの機能構成部は、プロセッサ・メモリに保存されたデータ識別要求元プログラムの機能と捉えることができる。また、図２における端末３の機能構成部間を矢印で接続して示した処理の流れは、端末３におけるデータ識別要求元での情報処理方法の一実施形態としても理解される。

同じく図２において、対象画像管理部３１１は、モデル構築サーバ２の下で識別モデルを構築するための学習用データを生成するのに使用される、識別対象の含まれた画像データ（対象画像データ）や含まれていない画像データを、対象画像保存部３０２に保存したり、対象画像保存部３０２から取り出したりして適宜管理する。

特徴量抽出部３１２は、対象画像管理部３１１より入力した対象画像データから、特徴量を抽出する。具体的には、対象画像データを、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）やEigenfaceといった特徴量抽出法によって特徴量（特徴ベクトル）に変換する。この特徴量は対象画像データを特徴付ける量となっている。

ラベリング部３１３は、対象画像管理部３１１から入力した画像データに対し、ラベルを付与する。例えば、対象画像データにはラベル「1」を、識別対象を含まない画像データには「0」を付与してもよい。ちなみに、具体的なラベリングの方法として、ラベリング作業者が、例えばタッチパネル・ディスプレイ３０３に順次表示される画像データを視認しながら、ラベル値を判断して入力することも好ましい。

ＦＨＥ処理部３１４は、対象画像データ毎に、抽出された特徴量と対応するラベルとを取り込んで、これらのデータに対し、ＦＨＥ（完全準同型暗号）処理を施して暗号化学習用データを生成する。

署名管理部３１５は、ＦＨＥ処理部３１４で生成された暗号化学習用データによって構築される識別モデルの完全性及び当該モデルへのアクセス権限を証明するための署名を管理する。この署名は、例えば、対象画像データ及び公開暗号鍵をＴＰＡ（Trusted Party Agency，第三者機関）に送付し、その認定証としてこのＴＰＡから取得されたものであってもよい。

同じく図２において、通信制御部３４１は、端末通信インタフェース３０１に対し、
（ａ）ＦＨＥ処理部３１４で生成された暗号化学習用データと、
（ｂ）対応する署名と
をモデル構築サーバ２へ送信させる。

また、通信制御部３４１は、モデル構築サーバ２から端末通信インタフェース３０１を介して受信した、構築された識別モデルのモデル名又はモデル識別子（ＩＤ）をモデル検証部３２１へ出力する。モデル検証部３２１は、入力したモデル名又はＩＤから、モデル構築サーバ２で識別対象用のモデルが構築されたことを検証・確認し、検証・確認結果を通信制御部３４１へ返す。

次いで、通信制御部３４１は、端末通信インタフェース３０１に対し、
（ａ）当該モデル名又はＩＤと、
（ｂ）公開鍵管理部３２２で管理されていた公開鍵と
を全てのカメラ１へ送信（同報）させる。

さらに、通信制御部３４１は、（識別結果を要求元へ報告することを決定した）カメラ１から端末通信インタフェース３０１を介して受信した、公開鍵によって暗号化された暗号化識別結果を復号化処理部３３１へ出力する。次いで、復号化処理部３３１は、予め保持していた対応する秘密鍵によって、入力した暗号化識別結果に対し復号化処理を施し、復号した識別結果を画像合成部３３２へ出力する。

画像合成部３３２は、当該復号した識別結果と、カメラ１から合わせて送信されてきた背景画像データ（背景データ）とを用いて、識別対象を含む画像データを生成する。具体的には、当該復号した識別結果は、前景データ、すなわち識別対象の画像部分（識別対象を含む画像部分データ）となっており、画像合成部３３２は、当該前景データと、当該背景データとを結合させて、識別対象を含む画像データを生成するのである。

また、画像合成部３３２は、生成した画像データ及び入力した情報に基づいて、識別対象に関する情報を取得してもよい。例えば、当該画像データの発信元であるカメラ１の撮影範囲情報（カメラ設置位置情報）、及び当該画像データ内における識別対象の位置から、識別対象の実空間における所在位置情報を生成することも好ましい。

さらに、ここで生成された識別対象を含む画像データや、生成された識別対象に関する情報は、例えば入出力制御部３４２を介してタッチパネル・ディスプレイ３０３へ出力され、例えばユーザの表示要求に応じて表示されてもよい。また、例えば端末３に搭載されたアプリケーション・プログラムに取り込まれて、様々な用途に利用されることも好ましい。例えば、識別対象の刻々の所在位置から、識別対象の実空間における移動経路・滞在位置をグラフィック表示することも可能となる。

［ノード（モデル構築サーバ２）］

次に、本発明に係るノードの機能構成を説明する。図２の下方の機能ブロック図に示すように、本実施形態のモデル構築サーバ２は、ノード通信インタフェース２０１と、構築モデル保存部２０２と、プロセッサ・メモリとを有するノードとなっている。

ここで、このプロセッサ・メモリは、本発明に係るモデル構築プログラムの一実施形態を保存しており、また、コンピュータ機能を有していて、このモデル構築プログラムを実行することによって、モデル構築ノードとしての情報処理を実施する。このことから、モデル構築サーバ２は、モデル構築専用装置又はユニットであってもよいが、本発明に係るモデル構築プログラムを搭載した、例えばパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）やノート型コンピュータ等とすることも可能である。

さらに、このプロセッサ・メモリは、署名付与部２１１と、モデル構築部２１２と、構築モデル管理部２１３と、通信制御部２２１とを有する。なお、これらの機能構成部は、プロセッサ・メモリに保存されたモデル構築プログラムの機能と捉えることができる。また、図２におけるモデル構築サーバ２の機能構成部間を矢印で接続して示した処理の流れは、モデル構築サーバ２におけるモデル構築方法の一実施形態としても理解される。

同じく図２に示すように、通信制御部２２１は、端末３からノード通信インタフェース２０１を介して受信した、暗号化学習用データ及び対応する署名をそれぞれ、モデル構築部２１２及び署名付与部２１１へ出力する。

モデル構築部２１２は、入力した暗号化学習用データを用いて、要求元（端末３）の指定する識別対象を識別する専用の識別モデルを構築する。この識別モデルを構築するための機械学習アルゴリズムとしては、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network，畳み込みニューラルネットワーク）を用いることができる。

ここで、モデル構築に用いられる学習用データは、ＦＨＥ（完全準同型暗号）処理を施されているので、復号化することなく暗号化されたままでモデル構築に使用可能となっている。ちなみに、このように構築された識別モデルは、そのテスティング・プロセスにおいて、ＦＨＥ処理されたままの（暗号化されたままの）識別結果データを出力することになる。また、ここで構築された識別モデルには、署名付与部２１１によって（端末３による）署名が付与される。

構築モデル管理部２１３は、署名の付与された構築モデルを、構築モデル保存部２０２に保存しつつ管理する。また、当該構築モデルのモデル名又はＩＤを決定し、対応する構築モデルに紐づけた上で、要求元の端末３に通知すべく当該モデル名又はＩＤを通信制御部３４１へ出力する。

通信制御部２２１は、ノード通信インタフェース２０１に対し、構築された識別モデルのモデル名又ＩＤを端末３へ送信させる。

また、通信制御部２２１は、カメラ１からノード通信インタフェース２０１を介し、インタレストパケットを受信する。このインタレストパケットは、ＩＣＮ技術を用いた通信ネットワークにおけるリクエストパケットであり、コンテンツ名又はそのＩＤ（本実施形態では「モデル名又はＩＤ」）を指定してコンテンツ（本実施形態では識別モデル）を要求するパケットである。ここで、通信制御部２２１は、当該「モデル名又はＩＤ」に該当する識別モデルを構築モデル管理部２１３から取り寄せ、署名の付与された当該識別モデルを、識別モデル要求元であるカメラ１へ送信させる。

［データ識別装置（カメラ１）］
図３は、本発明によるデータ識別装置の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。

図３によれば、本実施形態のカメラ１は、装置通信インタフェース１０１と、画像データ保存部１０２と、カメラ部１１１ａを含むデータ取得部１１１と、プロセッサ・メモリとを有するデータ識別装置となっている。ここで、このプロセッサ・メモリは、本発明によるデータ識別プログラムの一実施形態を保存しており、また、コンピュータ機能を有していて、このデータ識別プログラムを実行することによって、データ識別処理を実施する。

さらに、このプロセッサ・メモリは、背景減算処理部１１２と、特徴量抽出部１１３と、ＦＨＥ処理部１１４と、データ識別部１１５と、復号処理部１１６と、アクセス制御部１１７と、公開鍵暗号化部１１８と、インタレスト要求部１２１ａ及び署名照合部１２１ｂを含む通信制御部１２１とを有する。なお、これらの機能構成部は、プロセッサ・メモリに保存されたデータ識別プログラムの機能と捉えることができる。また、図３におけるカメラ１の機能構成部間を矢印で接続して示した処理の流れは、カメラ１におけるデータ識別方法の一実施形態としても理解される。

同じく図３に示すように、通信制御部１２１は、識別処理要求元である端末３から装置通信インタフェース１０１を介し、
（ａ）識別処理に使用すべき識別モデルの「モデル名又はＩＤ」と、
（ｂ）返信時暗号化に使用する公開鍵と
を受信する。次いで、通信制御部１２１のインタレスト要求部１２１ａは、インタレストパケットを発信させる。

このインタレストパケットは、ＩＣＮ技術を用いた通信ネットワークにおけるリクエストパケットであり、本実施形態では上記（ａ）の「モデル名又はＩＤ」を指定してコンテンツとしての識別モデルを要求するパケットとなっている。

さらに、通信制御部１２１は、指定した「モデル名又はＩＤ」に該当する、「署名」の付与された識別モデルを、モデル構築サーバ２から装置通信インタフェース１０１を介して受信する。この際、通信制御部１２１の署名照合部１２１ｂは、上記（ａ）の「モデル名又はＩＤ」と、モデル構築元から取得した「署名」とを照合し、取得された識別モデルの使用適否を判断する。

具体的には、上記（ａ）の「モデル名又はＩＤ」に署名情報が含まれており、署名照合部１２１ｂは、当該署名情報と取得した署名とが一致する場合に、取得された識別モデルの使用を許可してもよい。ここで、使用を許可された識別モデルは、データ識別部１１５へ出力され、識別処理に利用される。

カメラ部１１１ａを含むデータ取得部１１１は、識別処理の対象となる画像（映像）データを、生成して取得し、画像データ保存部１０２に適宜保存しつつ管理する。ここで、カメラ部１１１ａは、例えば、ＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ等の固体撮像素子を備えた可視光、近赤外線又は赤外線対応の撮影デバイスである。また、カメラ部１１１ａとしてデプスカメラを用いることも可能である。

さらに、カメラ部１１１ａ又はカメラ１全体は、可動であって設置位置、撮影向きや高さを変更可能であることも好ましい。またこの場合、この変更のための制御信号を受信し、当該制御信号に応じた位置等の変更を行う駆動機能を有していてもよい。さらには、カメラ部１１１ａ又はカメラ１全体が、移動可能なロボットやドローン等の一部であるような実施形態も可能である。

背景減算処理部１１２は、データ取得部１１１から入力した画像データから背景データ分を分離する背景分離手段である。具体的に、背景減算処理部１１２は、予め多数の画像フレームを収集しておき、これらの画像フレーム内において（所定静止条件を超える）動きを示さない非動作対象の集合を背景画像と特定し、入力した画像データから当該背景画像分を分離し、残った画像部分を識別処理対象の前景データとするのである。また、特定された背景画像である背景データを、端末３へ送信すべく通信制御部１２１へ出力する。

ちなみに、例えばカメラ１群が公的エリアに設置された監視カメラ群である実施形態では、画像データは、（ａ）公開データ、及び（ｂ）プライバシーデータの２種に分類される。ここで、背景減算処理部１１２で生成された背景データは、市民が公的環境・エリアを見る権利を有することからして非センシティブなデータであり、上記（ａ）の公開データに該当する。したがって、カメラ１で生成された背景データは、要求元である端末３が複数存在している場合において共有可能データの利用効率向上のため、各端末３へ送信されて利用されることも好ましい。

一方、前景データは、画像フレーム内の位置から特定の識別対象（例えば特定人物や特定個人所有の自動車）の所在位置を知ることの可能なセンシティブなデータであり、上記（ｂ）のプライバシーデータに該当することになる。したがって、前景データは、アクセス権限を有するユーザ（本実施形態では要求元の端末３）に対してだけ提供されるのである。なお、本実施形態では上述したように、前景データと背景データとは、識別結果送信先の端末３（の画像合成部３３２）において結合され、識別対象を含む画像データとなる。

同じく図３において、特徴量抽出部１１３は、背景減算処理部１１２から入力した前景データから特徴量を抽出する。具体的には、端末３の特徴量抽出部３１２（図２）と対応する機能を有し、前景画像データを、ＨＯＧやEigenfaceといった特徴量抽出法によって特徴量（特徴ベクトル）に変換する。この特徴量は前景画像データを特徴付ける量となっている。

ＦＨＥ処理部１１４は、端末３のＦＨＥ処理部３１４（図２）と対応する機能を有し、特徴量抽出部１１３で抽出された特徴量に対し、ＦＨＥ（完全準同型暗号）処理を施して暗号化特徴量を生成する。ここで、ＦＨＥ処理を実施するのは、モデル構築サーバ２から取得された識別モデルは上述したように、ＦＨＥ処理済みの学習用データによって構築されたものであるから、当該識別モデルへの入力はＦＨＥ処理済みデータでなければならないことによる。

データ識別部１１５は、モデル構築サーバ２から取得された識別モデルを用い、生成された暗号化特徴量について識別処理を実施し、識別結果を復号化処理部１１６へ出力する。復号処理部１１６は、入力した当該識別結果に対してＦＨＥに対する復号化処理を実施し、暗号化されていない本来の識別結果を生成する。

アクセス制御部１１７は、復号化処理後の識別結果が所定条件を満たす場合にのみ、当該識別結果に係る情報を識別処理要求元の端末３へ送信するように、要求元のアクセスにについて制御を行う。ここで、送信の判断基準となる具体的な所定条件として、本実施形態では、特定の識別対象を識別すべく構築された識別モデルから「入力された特徴量は当該特定の対象に該当する量である」旨の識別結果が出力される、との条件が設定されている。例えば、当該識別モデルが、当該特定の識別対象を含む画像データについてはラベル「1」によって、そうでない画像データについてはラベル「0」によって学習されたものである場合、この所定条件は、「出力されるラベルは「1」である」となる。

公開鍵暗号化部１１８は、識別要求元の端末３から取得した公開鍵を用いて、アクセス制御部１１７で送信すべきとされた識別結果に対し暗号化処理を実施する。次いで、通信制御部１２１は、装置通信インタフェース１０１に対し、
（ａ）この暗号化された識別結果と、
（ｂ）背景減算処理部１１２で生成された背景データと
を、識別処理の要求元である端末３へ送信させる。これにより、カメラ１で生成された識別結果は、当該識別結果を通知すべき正当な要求元である端末３へセキュアな形で移送可能となるのである。

［データ識別方法］
図４は、本発明によるデータ識別方法の一実施形態を概略的に示すシーケンス図である。

（Ｓ１０１）端末３は、識別対象画像の特徴量及びラベルを生成する。
（Ｓ１０２）端末３は、生成した特徴量及びラベルに対しＦＨＥ処理を実施し、暗号化学習用データを生成する。
（Ｓ１０３）端末３は、暗号化学習用データ及び署名をモデル構築サーバ２へ送信する。

（Ｓ１０４）モデル構築サーバ２は、受信した暗号化学習用データを用いて識別モデルを構築し、当該識別モデルに対し、同じく受信した署名を付与して保存する。
（Ｓ１０５）モデル構築サーバ２は、構築した識別モデルのモデル名を決定して、端末３に通知する。
（Ｓ１０６）端末３は、受信したモデル名から、モデル構築サーバ２で識別対象用のモデルが構築されたことを検証・確認する。

（Ｓ１１１）端末３は、識別対象の識別処理を要求すべく、当該モデル名と返信暗号化用の公開鍵とを、全てのカメラ１に向けてブロードキャストする。
（Ｓ１１２）識別処理要求としての当該モデル名を受信した各カメラ１は、当該モデル名を指定した（ＩＣＮノードに向けた）インタレストパケットを発信する。

（Ｓ１１３）モデル構築サーバ２は、指定されたモデル名に対応した署名付きの識別モデルを、モデル要求元のカメラ１へ送信する。
（Ｓ１１４）各カメラ１は、受信した識別モデルに付与された署名と、識別処理の要求元である端末３から受信したモデル名とが対応するものであるか否かを判定し、対応するとの判定に係る識別モデルを使用することに決定する。

（Ｓ１１５）各カメラ１は、撮影動作によって画像データを生成する。
（Ｓ１１６）各カメラ１は、生成した画像データに対し、背景分を分離して前景データを抽出する背景減算処理を実施する。
（Ｓ１１７）各カメラ１は、抽出した前景データについての特徴量を生成する。
（Ｓ１１８）各カメラ１は、生成した特徴量に対し、ＦＨＥ処理を実施する。

（Ｓ１１９）各カメラ１は、ＦＨＥ処理の施された特徴量について、署名を検証した識別モデルを用いて識別処理を行い、識別結果を生成する。
（Ｓ１２０）各カメラ１は、生成した識別結果に対し、ＦＨＥについての復号化処理を実施し、暗号化されていない識別結果を生成する。

（Ｓ１２１）各カメラ１は、識別結果が所定条件を満たしているか否か、本実施形態では、識別処理を実施した画像データが識別対象を含んでいるか否か（例えば出力されたラベルが「1」か「0」か）を判定する。
（Ｓ１２２）ステップＳ１２１で所定条件を満たしている（識別対象を含んでいる（ラベルが「1」である））との判定を行ったカメラ１は、当該識別結果（識別対象を含む前景データ）に対し、端末３より取得した公開鍵を用いて暗号化処理を実施する。
（Ｓ１２３）当該カメラ１は、暗号化した識別結果（識別対象を含む前景データ）と、ステップＳ１１６で分離された背景データとを、識別処理要求元である端末３へ送信する。

（Ｓ１２４）端末３は、受信した暗号化した識別結果に対し、予め所持している秘密鍵を用いて復号化処理を実施する。
（Ｓ１２５）端末３は、当該復号化処理の結果として取得された識別対象を含む前景データと、並行して取得した背景データとを結合して識別対象を含む画像データを合成し、当該画像データから、識別対象に関する情報（例えば、識別対象の実空間における所在位置情報）を生成する。

以上、データ識別システム５における一連の対象識別処理の一実施形態を説明したが、例えば、上記のステップＳ１１５〜Ｓ１２５を繰り返す処理を実施することによって、端末３は、識別対象における刻々の位置情報、すなわち移動経路情報を生成して、当該識別対象を追跡することも可能となる。なおこの場合、ステップＳ１２３において毎回、背景データが送信される必要はない。例えばカメラ１が固定されており背景データに変更がないことが見込まれる場合、ステップＳ１２３において初回だけ背景データが送信されてもよい。これは、送信される前景データのみが識別対象を含むことによる。

ちなみに、図４に示したシーケンス図から明らかなように、識別モデル構築処理は、ノード（モデル構築サーバ２）で実施され、当該構築処理に使用されるデータは、要求元ユーザ（端末３）ではＦＨＥ処理された上で送信されている。したがって、ノード（モデル構築サーバ２）において当該データに係る情報（識別対象に係る情報）が知られることはない。また、データオーナ（カメラ１）と要求元ユーザ（端末３）との間の暗号化通信のためのキー生成は要求元ユーザ（端末３）で行われる。このように、本システムでは、第三者が仲介してキーを取得可能となるいわゆるキーエスクロー問題が、大幅に軽減されているのである。

以上詳細に説明したように、本発明によれば、データの識別処理が、識別モデル構築処理から分離した形で実施される。さらに、データ識別装置へのアクセス管理制御を複雑にすることなく、要求元に報告すべきデータ識別結果のみが当該要求元へ送信される。その結果、データセキュリティを向上させることが可能となる。

ここで、本発明の利用例として、例えばスマートシティにおける多ユーザ向け監視サービスにおいて、データ識別装置としてのカメラを街中に多数設置することによって分散処理系を構成してもよい。これにより、ユーザのプライバシーに係る情報を漏らすことなく、監視カメラの適切な共有が可能となるのである。

また、本発明によるデータ識別装置によって生成・取得され、システムで取り扱われるデータは、画像（映像）データに限定されるものではなく、例えば、識別対象である（人物や設備機械等を含む）音声発生体を特定可能な音声データを処理対象としてもよい。さらに、画像データや音声データ、さらにはその他のセンシングデータが並行して処理され、識別処理に使用される実施形態をとることも可能である。

以上に述べた本発明の種々の実施形態において、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。

１ カメラ（データ識別装置）
１０１ 装置通信インタフェース
１０２ 画像データ保存部
１１１ データ取得部
１１１ａ カメラ部
１１２ 背景減算処理部
１１３ 特徴量抽出部
１１４ ＦＨＥ（Fully Homomorphic Encryption）処理部
１１５ データ識別部
１１６ 復号処理部
１１７ アクセス制御部
１１８ 公開鍵暗号化部
１２１ 通信制御部
１２１ａ インタレスト要求部
１２１ｂ 署名照合部
２ モデル構築サーバ（ノード）
２０１ ノード通信インタフェース
２０２ 構築モデル保存部
２１１ 署名付与部
２１２ モデル構築部
２１３ 構築モデル管理部
２２１ 通信制御部
３ 端末（要求元装置）
３０１ 端末通信インタフェース（要求元通信インタフェース）
３０２ 対象画像保存部
３０３ タッチパネル・ディスプレイ（ＴＰ・ＤＰ）
３１１ 対象画像管理部
３１２ 特徴量抽出部
３１３ ラベリング部
３１４ ＦＨＥ処理部
３１５ 署名管理部
３２１ モデル検証部
３２２ 公開鍵管理部
３３１ 復号化処理部
３３２ 画像合成部
３４１ 通信制御部
３４２ 入出力制御部
５ データ識別システム
７ 端末
８ クラウド
９ カメラ

Claims (12)

1. 識別処理の対象となるデータを生成又は取得するデータ取得部と、
   外部から受信した当該識別処理のための識別モデルを用い、当該データについて当該識別処理を行うデータ識別手段と、
   当該識別処理による識別結果が所定条件を満たす場合に、当該識別結果に係る情報を、当該識別処理の要求元へ送信させるアクセス制御手段と
   を有することを特徴とするデータ識別装置。
2. 当該識別モデルは、当該要求元から供給された識別対象に係るデータを用いて構築されたものであることを特徴とする請求項１に記載のデータ識別装置。
3. 当該要求元から供給された識別対象に係るデータは、完全準同型暗号化処理を施された暗号化学習用データであり、
   前記データ識別手段は、完全準同型暗号化処理を施した、当該識別処理の対象となるデータについて当該識別処理を行う
   ことを特徴とする請求項２に記載のデータ識別装置。
4. 当該識別モデルは、ＩＣＮ（Information-Centric Networking）技術を用いた通信ネットワーク内のノードで構築され、
   前記データ識別装置は、当該識別モデルの名前又は識別子を指定して、当該ノードから当該識別モデルを受信する装置通信インタフェースを更に有する
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のデータ識別装置。
5. 当該識別モデルは、当該要求元から供給された識別対象に係るデータを用いて構築され、
   前記装置通信インタフェースは、当該要求元から当該識別モデルの名前又は識別子を取得する
   ことを特徴とする請求項４に記載のデータ識別装置。
6. 当該要求元である少なくとも１つの要求元装置と、当該識別モデルを構築する少なくとも１つのノードと、請求項１から５のいずれか１項に記載された少なくとも１つのデータ識別装置とを備えたデータ識別システムであって、
   当該要求元装置は、
   識別対象に係るデータと、当該データに対応するラベルとに対し、完全準同型暗号化処理を施して暗号化学習用データを生成する暗号化手段と、
   当該暗号化学習用データを当該ノードへ送信する要求元通信インタフェースと
   を有し、
   当該ノードは、
   当該暗号化学習用データを受信するノード通信インタフェースと、
   当該暗号化学習用データを用いて当該識別モデルを構築するモデル構築手段と
   を有し、
   前記ノード通信インタフェースは、構築された当該識別モデルを、当該識別モデルの要求元である当該データ識別装置へ送信し、
   当該データ識別装置の前記データ識別手段は、受信された当該識別モデルを用いて、前記データ所得部によって生成又は取得され、完全準同型暗号化処理の施されたデータについて当該識別処理を行う
   ことを特徴とするデータ識別システム。
7. 当該ノードは、ＩＣＮ技術を用いた通信ネットワーク内のノードであり、
   前記要求元通信インタフェースは、当該暗号化学習用データによって構築される当該識別モデルを証明するための署名を、当該ノードへ更に送信し、
   前記ノード通信インタフェースは、構築された当該識別モデルの名前又は識別子を当該要求元装置へ送信し、
   前記要求元通信インタフェースは、当該識別処理の要求元として、当該識別モデルの名前又は識別子を当該データ識別装置へ送信し、
   前記装置通信インタフェースは、当該識別モデルの名前又は識別子を指定して、当該識別モデルの要求を発信し、
   当該識別モデルの要求を受信した前記ノード通信インタフェースは、当該署名の付与された当該識別モデルを、当該識別モデルの要求元である当該データ識別装置へ送信し、
   当該データ識別装置は、受信された当該識別モデルに付与された署名と、当該識別処理の要求元である当該要求元装置から受信された当該識別モデルの名前又は識別子とが対応するものであるか否かを判定する署名照合手段を更に有し、
   当該データ識別装置のデータ識別手段は、対応するとの判定に係る当該識別モデルを用いて当該識別処理を行う
   ことを特徴とする請求項６に記載のデータ識別システム。
8. 前記要求元通信インタフェースは、当該識別処理の要求元として、当該識別モデルの名前又は識別子とともに公開鍵を、当該データ識別装置へ送信し、
   前記装置通信インタフェースは、当該公開鍵による暗号化処理の施された当該識別結果に係る情報を、当該識別処理の要求元である当該要求元装置へ送信する
   ことを特徴とする請求項６又は７に記載のデータ識別システム。
9. 識別処理の対象となる当該データ及び識別対象に係る当該データは、画像データであり、
   当該データ識別装置の前記データ取得部は、当該画像データを生成するカメラを含み、
   当該データ識別装置の前記アクセス制御手段は、当該画像データが識別対象を含むとの識別結果を得た場合に、当該識別対象を含む画像部分データを、当該識別処理の要求元である当該要求元装置へ送信させる
   ことを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載のデータ識別システム。
10. 当該データ識別装置は、当該画像データから背景データを分離する背景分離手段を更に有し、
    当該データ識別装置の前記データ識別手段は、当該背景データの分離された当該画像データについて当該識別処理を行い、
    前記装置通信インタフェースは、当該識別対象を含む画像部分データと、当該背景データとを、当該識別処理の要求元である当該要求元装置へ送信し、
    当該要求元装置は、受信された当該識別対象を含む当該画像部分データと当該背景データとを結合させ、当該識別対象を含む画像データを生成する画像合成手段を更に有する
    ことを特徴とする請求項９に記載のデータ識別システム。
11. 識別処理の対象となるデータを生成又は取得するデータ取得部を有するデータ識別装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
    外部から受信した当該識別処理のための識別モデルを用い、当該データについて当該識別処理を行うデータ識別手段と、
    当該識別処理による識別結果が所定条件を満たす場合に、当該識別結果に係る情報を、当該識別処理の要求元へ送信させるアクセス制御手段と
    としてコンピュータを機能させることを特徴とするデータ識別プログラム。
12. 識別処理の対象となるデータを生成又は取得するデータ取得部を有するデータ識別装置に搭載されたコンピュータにおけるデータ識別方法であって、
    外部から受信した当該識別処理のための識別モデルを用い、当該データについて当該識別処理を行うステップと、
    当該識別処理による識別結果が所定条件を満たす場合に、当該識別結果に係る情報を、当該識別処理の要求元へ送信させるステップと
    を有することを特徴とするデータ識別方法。
    
    

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