JP2023130210A - 信号処理装置及び信号処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】効率的に画像の改ざんを防止できる信号処理装置及び信号処理方法を提供することを目的とする。【解決手段】本開示の実施形態に係る信号処理装置は、第１の処理部と、前記第１の処理部に対して、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化した第１の暗号化情報とを送信する第２の処理部と、を備え、前記第２の処理部は、前記第１の処理部と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する第１の暗号化部と、を有し、前記第１の処理部は、前記第２の処理部から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する第２の暗号化部と、前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する検証部と、を有する。【選択図】図１

Description

本開示は、信号処理装置及び信号処理方法に関する。

車載イメージセンサーで撮影した画像をエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）に送信する際に、画像の改ざんを防止する必要がある（特許文献１参照）

画像の改ざんを防止するには、画像に認証コードを付加して送信するのが望ましい。画像に認証コードを付加する処理、例えば、ＣＭＡＣ（Cipher-based Message Authentication Code）アルゴリズムは、イメージセンサーやＥＣＵに内蔵されるプロセッサの処理負担が大きくなり、車両の電気制御に支障を来すおそれがある。

ＷＯ２０１８／２３０３６６号公報

イメージセンサーで撮像した画像の一部だけに認証コードを付加してＥＣＵに送信して画像認証を行うことも考えられる。ところが、画像中の認証コードを付加された部分領域の位置とサイズが各フレームで共通の場合には、画像中の認証コードを付加された部分領域以外の領域を改ざんされるおそれがある。

また、画像中の暗号化する部分領域をフレームごとにランダム化する場合、画像中の暗号化した部分領域の位置とサイズの情報をＥＣＵ側に正しく伝達しなければならず、イメージセンサーとＥＣＵ間で送受される情報量が増えてしまい、効率的なデータ通信ができなくなる。

本開示は、上述したような問題点に鑑みてなされたものであり、効率的に画像の改ざんを防止できる信号処理装置及び信号処理方法を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本開示の一態様では、第１の処理部と、前記第１の処理部に対して、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化した第１の暗号化情報とを送信する第２の処理部と、を備え、前記第２の処理部は、前記第１の処理部と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する第１の暗号化部と、を有し、前記第１の処理部は、前記第２の処理部から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する第２の暗号化部と、前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する検証部と、を有する信号処理装置が提供される。

前記第１の暗号化部及び前記第２の暗号化部は、前記第１の暗号化情報及び前記第２の暗号化情報を生成するタイミングを、前記乱数生成手順に従ってランダムに選択してもよい。

前記第１の暗号化部は、前記乱数生成手順に従ってランダムに選択されたタイミングで取得された一部の前記センシングデータから前記第１の暗号化情報を生成し、前記第２の暗号化部は、前記第２の処理部から受信された前記センシングデータのうち前記乱数生成手順に従ってランダムに選択されたタイミングで取得された一部のセンシングデータから前記第２の暗号化情報を生成してもよい。

前記第１の処理部は、所定の時間間隔で複数の前記センシングデータを取得し、前記第１の暗号化部は、前記複数のセンシングデータのそれぞれからランダムに選択された前記一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成してもよい。

前記第１の処理部は、所定の時間間隔で複数の前記センシングデータを取得し、前記第１の暗号化部は、前記複数のセンシングデータの中からランダムに選択された時間間隔のセンシングデータに基づいて前記第１の暗号化情報を生成してもよい。

前記第１の暗号化部は、前記複数のセンシングデータの中からランダムに選択された時間間隔のセンシングデータに含まれる前記一部のデータをランダムに選択して、前記第１の暗号化情報を生成してもよい。

前記第１の処理部は、前記乱数生成手順に従って第１の乱数を生成する第１の乱数生成部を有し、前記第２の処理部は、前記乱数生成手順に従って第２の乱数を生成する第２の乱数生成部を有し、前記第１の暗号化部は、前記第１の乱数に基づいて前記第１の暗号化情報を生成し、前記第２の暗号化部は、前記第２の乱数に基づいて前記第２の暗号化情報を生成してもよい。

前記第１の乱数生成部は、前記第１の処理部と前記第２の処理部とで共有される鍵情報及び第３の乱数を用いて、前記乱数生成手順に従って前記第１の乱数を生成し、
前記第２の乱数生成部は、前記鍵情報及び前記第３の乱数を用いて、前記乱数生成手順に従って前記第２の乱数を生成してもよい。

前記第１の処理部は、前記第３の乱数を生成する第３の乱数生成部と、前記第３の乱数を前記第２の処理部に送信する通信部と、を有してもよい。

前記センシングデータは、画像データを含んでおり、前記第１の暗号化部は、前記第１の乱数に基づいて、前記画像データに含まれる前記一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成してもよい。

前記第１の処理部は、所定の時間間隔で複数の前記画像データを取得し、前記第１の暗号化部は、前記複数の画像データのうちの一部の時間間隔の画像データをランダムに選択して前記第１の暗号化情報を生成してもよい。

前記第１の暗号化部は、前記一部の画像データからランダムに選択された前記一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成してもよい。

前記第１の処理部は、前記画像データを検出する撮像センサであってもよい。

前記画像データは、距離画像データを含んでおり、前記第１の処理部は、前記距離画像データを生成する測距センサであってもよい。

前記第１の乱数生成部及び前記第２の乱数生成部の少なくとも一方は、ハードウェアで構成されてもよい。

前記第１の処理部及び前記第２の処理部の少なくとも一方は、前記第１の乱数生成部及び前記第２の乱数生成部の少なくとも一方の処理をソフトウエアで行ってもよい。

前記第２の処理部は、少なくとも２つの半導体チップが積層された積層型の半導体チップ構造を有してもよい。

本開示の他の一態様では、第１の処理装置と、前記第１の処理装置に対して、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化又は認証情報を付加した第１の暗号化情報とを送信する第２の処理装置と、を備え、前記第２の処理装置は、前記第１の処理装置と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化した前記第１の暗号化情報を生成する第１の暗号化部と、を有し、前記第１の処理装置は、
前記第２の処理装置から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する第２の暗号化部と、前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する検証部と、を有する、監視システムが提供される。

本開示の他の一態様では、第１の処理部に対して、第２の処理部から、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化又は認証情報を付加した第１の暗号化情報とを送信する信号処理方法であって、前記第２の処理部は、前記第１の処理部と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化した前記第１の暗号化情報を生成し、前記第１の処理部は、前記第２の処理部から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成し、前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する信号処理方法が提供される。

第１の実施形態に係る信号処理装置を示す図。 暗号化処理をした静止画像の暗号化領域と非暗号化領域を示す図。 複数の静止画像の暗号化領域と非暗号化領域の違いを示す図。 第１の実施形態に係る信号処理装置の処理の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態に係るＳｏｃの処理の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態に係る変形例である信号処理装置を示す図。 第１の実施形態に係る変形例である信号処理装置を示す図。 第２の実施形態に係る信監視システムを示す図。 車両制御システムの構成例を示すブロック図。 センシング領域の例を示す図。

以下、図面を参照して、本開示の実施形態について説明する。本開示において示される１以上の実施形態において、各実施形態が含む要素を互いに組み合わせることができ、かつ、当該組み合わせられた結果物も本開示が示す実施形態の一部をなす。

（第１の実施形態）
図１は、本開示の第１の実施形態に係る信号処理装置１０００を示す。図２は、暗号化処理をした静止画像の暗号化領域と非暗号化領域を示す。図３は、複数の静止画像の暗号化領域と非暗号化領域の違いを示す。

信号処理装置１０００は、例えば、車載カメラで撮影した画像を処理する処理装置である。なお、信号処理装置１０００は、車載カメラで撮影した画像以外の画像を処理する目的に用いても構わないが、以下では主に車載カメラで撮影した画像を処理する例を説明する。

ここで、本明細書では、画像データをセンシングデータに含めて解釈するものとする。センシングデータは、画像データの他に、種々のセンサで検出されたデータも含まれる。
また、信号処理装置１０００は、画像以外の種々のセンシングデータを処理してもよい。

このように、信号処理装置１０００には、種々のセンシングデータを取得又は検知する種々のセンシング装置が接続される場合があるが、以下では、画像データを取得するセンサが信号処理装置１０００に接続される例を主に説明する。
また、以下では、信号処理装置１０００は、画像データに認証符号を付加するにあたり、画像データを暗号化する例について説明するが、画像データを暗号化せず認証符号を付加してもよい。

信号処理装置１０００は、ＣＭＯＳイメージセンサー（ＣＩＳ）１００（第２の処理部）と、Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－Ｃｈｉｐ（ＳｏＣ）２００（第１の処理部）とを備える。

ＳｏＣ２００は、疑似乱数生成部（第１の乱数生成部）２２０と、第２の暗号化部２４０と、通信部２３０とを有する。ＣＩＳ１００は、疑似乱数生成部（第２の乱数生成部）１２０と、第１の暗号化部１３０と、通信部１５０とを有する。以下では、ＣＩＳ１００の内部構成を先に説明し、その後にＳｏＣ２００の内部構成を説明する。

ＣＩＳ１００は、画像データからなるセンシングデータを出力する撮像センサである。ＣＩＳ１００は、例えば車載カメラに内蔵される。

第１の実施形態では、一定時間ごとに静止画像を撮影するＣＩＳ１００を内蔵する車載カメラの例を主に説明する。車載カメラは、動画を撮影して出力するビデオカメラあってもよい。動画は、複数の静止画像の組み合わせで構成されるため、以下では、動画を撮影するカメラであっても、静止画の処理について説明する。また、車載カメラは、距離画像データを生成する測距センサから距離画像を生成するＬｉＤＡＲ（Light imaging Detection and Ranging)であってもよい。

イメージセンサー部１１０は、撮像した画像データを、第１の暗号化部１３０に送信する。

第１の暗号化部１３０は、ＳｏＣ２００と共有される乱数生成手順に従ってセンシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第１の暗号化情報を生成する。上述したように、センシングデータは例えば画像データである。画像データから一部の画像領域をランダムに選択するために、例えば疑似乱数を用いることができる。図１のＣＩＳ１００は、疑似乱数生成部１２０を有する。疑似乱数生成部１２０は、入力された種情報に基づいて疑似乱数を生成する。種情報は、例えばＳｏＣ２００で生成されて、ＣＩＳ１００との間で共有される。

ＣＩＳ１００内の疑似乱数生成部１２０は、ＳｏＣ２００内の疑似乱数生成部２２０と共通の乱数生成手順に従って疑似乱数を生成する。共通の乱数生成手順とは、疑似乱数を生成するアルゴリムが共通であり、かつこのアルゴリズムに与える種情報と疑似乱数の更新周期が共通であることを意味する。よって、疑似乱数生成部１２０、２２０があるタイミングで生成する疑似乱数は同じになり、疑似乱数生成部１２０、２２０が疑似乱数を更新する周期も同じである。

疑似乱数生成部１２０は、例えば、通信部１５０を介してＳｏＣ２００から種情報を受信し、受信した種情報を用いて疑似乱数を生成する。後述するように、ＣＩＳ１００は、ＳｏＣ２００との間で、種情報と共有鍵を共有する。共有鍵は、例えばＳｏＣ２００とＣＩＳ１００のみが知りうる秘密鍵である。

例えば、疑似乱数生成部１２０、２２０は、種情報と共有鍵を用いて所定の演算処理を行うことにより、疑似乱数を生成する。疑似乱数生成部１２０、２２０は、同期してカウント動作を行うカウンタを備えており、このカウンタがカウント動作するタイミングに同期して疑似乱数を更新するようにしてもよい。カウンタの値が１異なると、全く別の疑似乱数を生成可能となる。疑似乱数生成部１２０は、生成した疑似乱数を第１の暗号化部１３０に送信する。

疑似乱数生成部１２０、２２０が生成する疑似乱数は、厳密な意味での乱数ではない場合もありうるが、本明細書では、疑似乱数生成部１２０、２２０が生成する疑似乱数を単に乱数と呼ぶことがある。

第１の暗号化部１３０は、疑似乱数生成部１２０で生成された疑似乱数に基づいて、イメージセンサー部１１０で取得された画像データ中の一部の画像データを抽出して暗号化した第１の暗号化情報を生成する。

第１の暗号化部１３０は、第１の暗号化特定部１３５と第１の符号器１４０とを有する。第１の暗号化特定部１３５は、疑似乱数生成部１２０で生成された疑似乱数に基づいて、暗号化するべきセンシングデータを特定する。例えば、センシングデータが画像データの場合、第１の暗号化特定部１３５は、１フレーム分の画像中の一部の画像領域を疑似乱数に基づいてランダムに選択する。また、第１の暗号化特定部１３５は、複数のフレーム分の画像（以下、複数のフレーム画像）の中から、疑似乱数によってランダムに一部のフレーム画像を選択してもよい。

あるいは、第１の暗号化特定部１３５は、複数のフレーム画像の中から、疑似乱数によって一部のフレーム画像をランダムに選択し、選択されたフレーム画像中の一部の画像領域を疑似乱数に基づいてランダムに選択してもよい。この場合、複数のフレーム画像の中から一部のフレーム画像をランダムに選択する際に用いる疑似乱数と、選択されたフレーム画像中の一部の画像領域をランダムに選択するのに用いる疑似乱数は、同じでもよいし、異なっていてもよい。このように、疑似乱数生成部１２０は、同じタイミングに複数種類の疑似乱数を生成してもよい。

第１の符号器１４０は、第１の暗号化特定部１３５で特定された画像データを暗号化又は認証情報を付加した第１の暗号化情報を生成する。より具体的な一例として、第１の符号器１４０は、第１の暗号化特定部１３５で特定された画像データに対して、メッセージ認証コード（ＣＭＡＣ）による符号化処理を行って符号化データを生成する。この符号化データは、第１の暗号化部１３０が生成する第１の暗号化情報に対応する。第１の符号器１４０は、イメージセンサー部１１０で取得された画像データに上述した符号化データ（第１の暗号化情報）を付加したデータを通信部１５０に送信する。

第１の符号器１４０は、ＣＭＡＣ以外の符号化処理によって符号化データを生成してもよい。例えば、第１の符号器１４０は、第１の暗号化特定部１３５で特定された画像データに対してハッシュ関数を用いて符号化してもよい。

通信部１５０は、第１の暗号化部１３０で生成された第１の暗号化情報と、イメージセンサー部１１０で取得された画像データとを関連づけてＳｏＣ２００に送信する。通信部１５０は、上述した共有鍵や疑似乱数などを用いて第１の暗号化情報をさらに暗号化してＳｏＣ２００に送信してもよい。

図２は第１の暗号化部１３０で生成される第１の暗号化情報の一例を示している。図２におけるフレーム画像１１００は、１つのフレーム画像１１００の中に複数の暗号化領域１１００＿１と複数の非暗号化領域１１００＿２とを含んでいる。フレーム画像の垂直方向に沿って、複数の暗号化領域１１００＿１と複数の非暗号化領域１１００＿２とが交互に配置されているが、複数の暗号化領域１１００＿１が配置される垂直方向の位置及びサイズはランダムである。

また、図２の例では、１つのフレーム画像１１００の中に３つの暗号化領域１１００＿１を含んでいるが、フレーム画像に含まれる暗号化領域１１００＿１の数はランダムに選択される。

図２の例では、各暗号化領域１１００＿１が水平方向の左端から右端まで延びているが、水平方向のランダムに選択された一部の画像領域のみを含んでいてもよい。このように、第１の暗号化特定部１３５は、疑似乱数に基づいて、フレーム画像１１００内の任意の位置、サイズ及び数の画像領域を選択する。

図３は動画を構成する複数のフレーム画像１１０１～１１０３のそれぞれにおける暗号化領域１１００＿１と非暗号化領域１１００＿２を示している。複数のフレーム画像１１０１～１１０３は、連続して並ぶフレームの画像である。

図３（Ａ）と図３（Ｂ）では、フレーム画像１１０１、１１０２内の暗号化領域１１００＿１の位置が異なっている。図３（Ａ）と図３（Ｂ）はいずれも３つの暗号化領域１１００＿１を含んでいるが、上述したように、暗号化領域１１００＿１の数をフレームごとにランダムに選択してもよい。また、図３（Ｃ）のように、フレーム画像内に暗号化領域１１００＿１が存在しないフレームが存在してもよい。

図３の例においても、フレーム画像内の水平方向の一部の画像領域をランダムに選択して暗号化領域１１００＿１を生成してもよい。

このように、第１の暗号化部１３０は、フレーム画像内の暗号化領域１１００＿１の垂直方向位置、水平方向位置、面積、数を疑似乱数によってランダムに選択することができる。その際、同じ疑似乱数によって暗号化領域１１００＿１の位置や面積等を選択してもよいし、それぞれごとに異なる疑似乱数によって暗号化領域１１００＿１の位置や面積等を選択してもよい。

ＳｏＣ２００は、ＣＩＳ１００から送信されたセンシングデータの改ざんを検知する。ＳｏＣ２００内の第２の暗号化部２４０は、ＣＩＳ１００から受信されたセンシングデータから、ＣＩＳ１００と共有される乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する。センシングデータが画像データの場合には、第２の暗号化部２４０は、ＣＩＳ１００から受信された画像データからランダムに選択された一部の画像データを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する。

一部の画像データをランダムに選択するために疑似乱数を用いることができる。図１のＳｏＣ２００は、疑似乱数生成部２２０を有する。疑似乱数生成部２２０は、ＣＩＳ１００との間で共有される乱数生成手順に従って疑似乱数を生成する。上述したように、疑似乱数生成部１２０、２２０があるタイミングで生成する疑似乱数は同じである。

疑似乱数生成部２２０は、例えば種情報と共有鍵を用いて疑似乱数を生成する。種情報をランダム化させることで、疑似乱数の秘匿性が増す。そこで、図１のＳｏＣ２００は、乱数生成部（第３の乱数生成部）２１０で生成された乱数を種情報として利用する。疑似乱数生成部２２０は、乱数生成部２１０で生成された乱数と共有鍵とを用いて、ＳｏＣ２００と共有される乱数生成手順に従って疑似乱数を生成する。

乱数生成部２１０で生成された乱数は、通信部２３０を介してＣＩＳ１００に送信される。ＣＩＳ１００とＳｏＣ２００は、乱数生成部２１０で生成された乱数と鍵情報を用いて、互いに共有される乱数生成手順に従って不図示のカウンタのカウント値を更新する。これにより、カウント値に応じた疑似乱数が生成される。

第２の暗号化部２４０は、第２の暗号化特定部２４５と第２の符号器２５０を有する。第２の暗号化特定部２４５は、疑似乱数生成部２２０で生成された疑似乱数に基づいて、暗号化するセンシングデータを特定する。より具体的には、第２の暗号化特定部２４５は、ＳｏＣ２００内の第１の暗号化特定部１３５が特定した画像データと同じものを特定する。

第２の符号器２５０は、第２の暗号化特定部２４５で特定された画像データを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する。第２の符号器２５０は、第１の符号器１４０と同じ符号化処理により第２の暗号化情報を生成する。

検証部２６０は、第１の暗号化情報と第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する。ＣＩＳ１００からＳｏＣ２００に送信された画像データが改ざんされていなければ、検証部２６０での検証は一致するはずである。よって、検証部２６０にて一致が検証されれば、ＣＩＳ１００からＳｏＣ２００に画像データを送信する際に改ざんされなかったと結論づけることができる。

図４は、本開示の実施形態に係る信号処理装置１０００の処理の一例を示すフローチャートである。

Ｓｏｃ２００は、乱数生成部２１０が生成した乱数を、通信部２３０を介してＣＩＳ１００に送信することで乱数を共有する。（Ｓ１００１）。

ＣＩＳ１００内の疑似乱数生成部１２０は、受信した乱数を種情報とする疑似乱数を生成する。ＣＩＳ１００内の第１の暗号化特定部１３５は、疑似乱数を用いて、画像データの暗号化領域を特定する（Ｓ１００２）。
ＣＩＳ１００内の第１の符号器１４０は、特定された暗号化領域に該当する画像データに対して、例えばＣＭＡＣによる符号化データを生成する。生成した符号化データを第１の暗号化情報としてセンシングデータに付加する（Ｓ１００３）。

ＣＩＳ１００は、符号化データが付加されたセンシングデータをＳｏＣ２００に送信する（Ｓ１００４）。

ＳｏＣ２００内の疑似乱数生成部２２０は、ＣＩＳ１００に送信した乱数と同一の乱数から疑似乱数を生成する。ＳｏＣ２００内の第２の暗号化特定部２４５は、当該疑似乱数を用いて、画像データの暗号化領域を特定する。

ＳｏＣ２００内の第２の符号器２５０は、特定された暗号化領域に該当する画像データに対して、ＣＩＳ１００と同じアルゴリズムであるＣＭＡＣにより、符号化データを生成する。

ＳｏＣ２００内の検証部２６０は、生成した符号化データとＣＩＳ１００から送信されたセンシングデータに付加された符号化データとを比較し、改ざんの有無について検証する（Ｓ１００５）。

図５は、本開示の実施形態に係るＳｏＣ２００と、ＣＩＳ１００との通信処理の一例を示すシーケンス図である。
ＳｏＣ２００は、まず、電源を起動する（Ｓ１１０１）。同様に、ＣＩＳ１００は、電源を起動する（Ｓ１１０２）。

ＳｏＣ２００は、ＣＩＳ１００との通信を暗号化するための共有鍵を送信して共有する（Ｓ１１０３）。

ＳｏＣ２００は、乱数生成部２１０で乱数を生成する（Ｓ１１０４）。ＳｏＣ２００は、生成した乱数をＣＩＳ１００に送信する（Ｓ１１０５）。

ＳｏＣ２００は、疑似乱数生成部２２０のカウンタをクリアする（Ｓ１１０６）。同様に、ＣＩＳ１００は、疑似乱数生成部１２０のカウンタをクリアする（Ｓ１１０７）。

ＳｏＣ２００は、生成した乱数と共有鍵を使って、ＣＩＳ１００との間で共有される乱数生成手順に従ってカウンタを更新し、更新されたカウント値に基づいて、疑似乱数生成部２２０で疑似乱数を生成する（Ｓ１１０８）。同様に、ＣＩＳ１００は、生成した乱数と共有鍵を使って、上述した乱数生成手順に従ってカウンタを更新し、更新されたカウント値に基づいて、疑似乱数生成部１２０で疑似乱数を生成する（Ｓ１１０９）。

ＣＩＳ１００内の第１の暗号化特定部１３５は、生成した疑似乱数に基づき、暗号化するべき画像領域を特定する。ＣＩＳ１００内の第１の符号器１４０は、第１の暗号化特定部１３５で特定された画像領域を暗号化又は認証情報を付加して符号化データを生成する（Ｓ１１１０）。第１の暗号化部１３０は、イメージセンサー部１１０が取得した画像データに符号化データ（第１の暗号化情報）を付加して出力する。

ＣＩＳ１００内の通信部１５０は、イメージセンサー部１１０が取得した画像データに符号化データを付加して、ＳｏＣ２００に送信する。このとき、共有鍵又は疑似乱数を用いて暗号化通信を行ってもよい（Ｓ１１１１）。

ＳｏＣ２００は、送信されたセンシングデータを検証部２６０で検証する（Ｓ１１１２）。具体的には、ＳｏＣ２００内部の第２の暗号化特定部２４５は、疑似乱数生成部２２０で生成された疑似乱数と共有鍵を用いて、第１の暗号化特定部１３５と同様の処理を行って、暗号化するべき画像領域を特定する。次に、第２の符号器２５０は、特定された画像領域についての符号化データ（第２の暗号化情報）を生成する。次に、検証部２６０は、ＣＩＳ１００から受信された第１の暗号化情報と、第２の符号器２５０で生成された第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する。

ＳｏＣ２００は、検証終了後、シャットダウンをする（Ｓ１１１３）。同様に、ＣＩＳ１００は、検証終了後、シャットダウンをする（Ｓ１１１４）。

図１のＣＩＳ１００内の疑似乱数生成部１２０と第１の暗号化部１３０の処理は、ハードウェアで実行してもよいし、ソフトウエアで実行してもよい。ハードウェアで実行する場合は、図７に示したように、ＣＩＳ１００の半導体基板上に、疑似乱数生成部１２０の処理を行う回路と、第１の暗号化部１３０の処理を行う回路とを形成すればよい。疑似乱数生成部１２０と第１の暗号化部１３０は、論理演算ゲートやフリップフロップなどのディジタル回路で構成できる。

疑似乱数生成部１２０と第１の暗号化部１３０の処理をソフトウエアで実行する場合は、信号処理プロセッサと、疑似乱数生成部１２０と第１の暗号化部１３０の処理を実現するプログラムコードが記憶された半導体メモリとを半導体基板上に実装し、信号処理プロセッサがプログラムコードを実行することにより、疑似乱数生成部１２０と第１の暗号化部１３０の処理を実行する。

同様に、図１のＳｏＣ２００内の疑似乱数生成部２２０、第２の暗号化部２４０、及び検証部２６０の処理をハードウェアで実行する場合は、ＳｏＣ２００の半導体基板上に、疑似乱数生成部２２０の処理を行う回路と、第２の暗号化部２４０の処理を行う回路とを形成すればよい。疑似乱数生成部２２０と第２の暗号化部２４０は、論理演算ゲートやフリップフロップなどのディジタル回路で構成できる。

疑似乱数生成部２２０と第２の暗号化部２４０の処理をソフトウエアで実行する場合は、信号処理プロセッサと、疑似乱数生成部２２０と第２の暗号化部２４０の処理を実現するプログラムコードが記憶された半導体メモリとを半導体基板上に実装し、信号処理プロセッサがプログラムコードを実行することにより、疑似乱数生成部２２０と第２の暗号化部２４０の処理を実行する。

以上、第１の実施形態によれば、ＳｏＣ２００とＣＩＳ１００との間で乱数と共有鍵を共有し、また、疑似乱数を生成するための乱数生成手順も共有するため、ＳｏＣ２００とＣＩＳ１００は、同じタイミングに同じ疑似乱数を生成できる。

ＣＩＳ１００は、疑似乱数を用いて、暗号化するべき画像領域をランダムに選択して第１の暗号化情報を生成する。第１の暗号化情報は、イメージセンサー部１１０が生成した画像データとともにＳｏＣ２００に送信される。ＳｏＣ２００内の第２の暗号化部２４０は、受信された画像データの中から、疑似乱数を用いて、暗号化するべき画像データをランダムに選択して第２の暗号化情報を生成する。よって、ＳｏＣ２００内の検証部２６０は、第１の暗号化情報と第２の暗号化情報が一致するか否かを検証し、一致すれば画像伝送時に画像データが改ざんされなかったと判断することができる。

このように、第１の実施形態によれば、イメージセンサー部１１０が取得した画像データの一部をランダムに選択して、画像データが改ざんされているか否かを信頼性よく検証できるため、ＣＩＳ１００やＳｏＣ２００の処理負担を大きくすることなく、画像認証処理を行うことができ、セキュリティを強化できる。

（変形例１）
図６は、本開示の実施形態における変形例である信号処理装置２０００を示す。上述した実施形態では、ＳｏＣ２００に対して一つのＣＩＳ１００が接続されているが、図６に示すように一つのＳｏＣ２００に対して複数のＣＩＳ１００が接続されていてもよい。この場合、図６の各ＣＩＳ１００は図１のＣＩＳ１００と同様の内部構成を有し、図６のＳｏＣ２００は図１のＳｏＣ２００と同様の内部構成を有する。図６のＳｏＣ２００は、各ＣＩＳ１００から送信された画像データと第１の暗号化情報を受信するとともに、ＣＩＳ１００ごとに第２の暗号化情報を生成して、検証部２６０にてＣＩＳ１００ごとに検証を行う。

上述した実施形態では、イメージセンサー部１１０で取得された静止画像などの画像データをセンシングデータとしてＳｏＣ２００に送信して検証を行う例を示したが、画像データ以外の任意のセンシングデータを第１の暗号化情報とともにＳｏＣ２００に送信して検証を行うようにしてもよい。図６は、複数のＣＩＳ１００とは別に、ＬｉＤＡＲ３００で取得された距離画像データを第１の暗号化情報とともにＳｏＣ２００に送信して検証を行うようにしてもよい。なお、ＬｉＤＡＲ３００のみをＳｏＣ２００に接続して、距離画像データが改ざんされているか否かの認証を行ってもよい。

上述した第１の実施形態では、画像データの検証を行う機能を有するＳｏＣ２００について説明したが、ＳｏＣ２００は画像データの検証以外の種々の機能を有していてもよい。例えば、ＥＣＵ４００に図１のＳｏＣ２００の機能を設けてもよい。

（変形例２）
ＣＩＳ１００とＳｏＣ２００の少なくとも一方は、複数の半導体チップを積層させた構造（半導体チップ構造）にすることができる。図７はＣＩＳ１００の積層構造の一例である。図７のＣＩＳ１００は、互いに積層される第１チップ１６０と第２チップ１７０を有する。第１チップ１６０と第２チップ１７０は、Ｃｕ－Ｃｕ接合、バンプ、ビアなどにより、接合及び信号伝送を行う。

図１のイメージセンサー部１１０は、画素アレイ部１１１と、信号処理部１１２と、アナログ－ディジタル変換器（ＡＤＣ）１１３とを有する。第１チップ１６０には、画素アレイ部１１１が配置される。第２チップ１７０には、イメージセンサー部１１０内の信号処理部１１２とＡＤＣ１１３が配置され、さらに、図１の疑似乱数生成部１２０と、第１の暗号化部１３０と、通信部１５０とが配置される。

このように、ＣＩＳ１００を積層構造にすることで、回路面積を広げることなく、第１の暗号化情報を生成でき、信号処理装置を小型化できる。

（第２の実施形態）
本開示に係る信号処理装置は、監視システムに組み込むことができる。図８は、第２の実施形態に係る信号処理装置を備えた監視システム４０００を示す。
図８の監視システム４０００は、第１の実施形態におけるＣＩＳ１００を有する監視カメラ４１００と、第１の実施形態におけるＳｏＣ２００を有するサーバ４２００とを備えている。

監視カメラ４１００と、サーバ４２００とは、ネットワーク４１５０を介して通信可能である。ネットワーク４１５０は、汎用的なネットワークでもよいし、監視システム４０００専用のネットワークでもよい。また、ネットワーク４１５０は、有線でも無線でもよい。図８の監視システム４０００は、監視カメラ４１００で撮影した動画であるセンシングデータを取得する。動画は、所定のフレームレートの複数の静止画データ（画像データ）で構成されるため、第１の実施形態に係る信号処理装置と同様の画像検証処理を行うことができる。

監視カメラ４１００は、サーバ４２００が生成した乱数を共有することで、画像データからランダムに画像領域を選択して第１の暗号化情報を生成し、画像データとともにネットワーク４１５０を介してサーバ４２００に送信する。

サーバ４２００は、監視カメラ４１００からの画像データに基づいて第２の暗号化情報を生成し、第１の暗号化情報と第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する。なお、サーバ４２００の代わりに、ＰＣ（Personal Computer）又はワーステーションなどのコンピュータ機器を設けてもよい。

このように、図１のＣＩＳ１００を監視カメラ４１００に内蔵し、図１のＳｏＣ２００をサーバ４２００に内蔵することで、監視カメラ４１００で撮影した画像データの一部の画像領域だけを利用して、画像データの検証を行うことができる。図８の監視システム４０００によれば、監視カメラ４１００やサーバ４２００の筐体サイズを大きくすることなく、また、監視カメラ４１００やサーバ４２００の処理負担を増やすことなく、画像データの改ざんの有無を判断できる。

また、本明細書に記載された本開示の効果は例示に過ぎず、その他の効果があってもよい。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

［応用例］
以下に、移動装置制御システムの一例である車両制御システムの応用例について説明する。なお、上述の車両制御システム１１は、以下の車両制御システム１１の任意のシステム、装置及び方法等に対しても応用可能である。

＜＜１．車両制御システムの構成例＞＞
図９は、本技術が適用される移動装置制御システムの一例である車両制御システム１１の構成例を示すブロック図である。

車両制御システム１１は、車両１に設けられ、車両１の走行支援及び自動運転に関わる処理を行う。

車両制御システム１１は、車両制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２１、通信部２２、地図情報蓄積部２３、位置情報取得部２４、外部認識センサ２５、車内センサ２６、車両センサ２７、記憶部２８、走行支援・自動運転制御部２９、ＤＭＳ（Driver Monitoring System）３０、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３１、及び、車両制御部３２を備える。

車両制御ＥＣＵ２１、通信部２２、地図情報蓄積部２３、位置情報取得部２４、外部認識センサ２５、車内センサ２６、車両センサ２７、記憶部２８、走行支援・自動運転制御部２９、ドライバモニタリングシステム（ＤＭＳ）３０、ヒューマンマシーンインタフェース（ＨＭＩ）３１、及び、車両制御部３２は、通信ネットワーク４１を介して相互に通信可能に接続されている。通信ネットワーク４１は、例えば、ＣＡＮ（Controller Area Network）、ＬＩＮ（Local Interconnect Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）、イーサネット（登録商標）といったディジタル双方向通信の規格に準拠した車載通信ネットワークやバス等により構成される。通信ネットワーク４１は、伝送されるデータの種類によって使い分けられてもよい。例えば、車両制御に関するデータに対してＣＡＮが適用され、大容量データに対してイーサネットが適用されるようにしてもよい。なお、車両制御システム１１の各部は、通信ネットワーク４１を介さずに、例えば近距離無線通信（ＮＦＣ（Near Field Communication））やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）といった比較的近距離での通信を想定した無線通信を用いて直接的に接続される場合もある。

なお、以下、車両制御システム１１の各部が、通信ネットワーク４１を介して通信を行う場合、通信ネットワーク４１の記載を省略するものとする。例えば、車両制御ＥＣＵ２１と通信部２２が通信ネットワーク４１を介して通信を行う場合、単に車両制御ＥＣＵ２１と通信部２２とが通信を行うと記載する。

車両制御ＥＣＵ２１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）といった各種のプロセッサにより構成される。車両制御ＥＣＵ２１は、車両制御システム１１全体又は一部の機能の制御を行う。

通信部２２は、車内及び車外の様々な機器、他の車両、サーバ、基地局等と通信を行い、各種のデータの送受信を行う。このとき、通信部２２は、複数の通信方式を用いて通信を行うことができる。

通信部２２が実行可能な車外との通信について、概略的に説明する。通信部２２は、例えば、５Ｇ（第５世代移動通信システム）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）等の無線通信方式により、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク上に存在するサーバ（以下、外部のサーバと呼ぶ）等と通信を行う。通信部２２が通信を行う外部ネットワークは、例えば、インターネット、クラウドネットワーク、又は、事業者固有のネットワーク等である。通信部２２が外部ネットワークに対して行う通信方式は、所定以上の通信速度、且つ、所定以上の距離間でディジタル双方向通信が可能な無線通信方式であれば、特に限定されない。

また例えば、通信部２２は、Ｐ２Ｐ（Peer To Peer）技術を用いて、自車の近傍に存在する端末と通信を行うことができる。自車の近傍に存在する端末は、例えば、歩行者や自転車等の比較的低速で移動する移動体が装着する端末、店舗等に位置が固定されて設置される端末、又は、ＭＴＣ（Machine Type Communication）端末である。さらに、通信部２２は、Ｖ２Ｘ通信を行うこともできる。Ｖ２Ｘ通信とは、例えば、他の車両との間の車車間（Vehicle to Vehicle）通信、路側器等との間の路車間（Vehicle to Infrastructure）通信、家との間（Vehicle to Home）の通信、及び、歩行者が所持する端末等との間の歩車間（Vehicle to Pedestrian）通信等の、自車と他との通信をいう。

通信部２２は、例えば、車両制御システム１１の動作を制御するソフトウエアを更新するためのプログラムを外部から受信することができる（Over The Air)。通信部２２は、さらに、地図情報、交通情報、車両１の周囲の情報等を外部から受信することができる。また例えば、通信部２２は、車両１に関する情報や、車両１の周囲の情報等を外部に送信することができる。通信部２２が外部に送信する車両１に関する情報としては、例えば、車両１の状態を示すデータ、認識部７３による認識結果等がある。さらに例えば、通信部２２は、ｅコール等の車両緊急通報システムに対応した通信を行う。

例えば、通信部２２は、電波ビーコン、光ビーコン、ＦＭ多重放送等の道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）（登録商標））により送信される電磁波を受信する。

通信部２２が実行可能な車内との通信について、概略的に説明する。通信部２２は、例えば無線通信を用いて、車内の各機器と通信を行うことができる。通信部２２は、例えば、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、ＷＵＳＢ（Wireless USB）といった、無線通信により所定以上の通信速度でディジタル双方向通信が可能な通信方式により、車内の機器と無線通信を行うことができる。これに限らず、通信部２２は、有線通信を用いて車内の各機器と通信を行うこともできる。例えば、通信部２２は、図示しない接続端子に接続されるケーブルを介した有線通信により、車内の各機器と通信を行うことができる。通信部２２は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface）（登録商標）、ＭＨＬ（Mobile High-definition Link）といった、有線通信により所定以上の通信速度でディジタル双方向通信が可能な通信方式により、車内の各機器と通信を行うことができる。

ここで、車内の機器とは、例えば、車内において通信ネットワーク４１に接続されていない機器を指す。車内の機器としては、例えば、運転者等の搭乗者が所持するモバイル機器やウェアラブル機器、車内に持ち込まれ一時的に設置される情報機器等が想定される。

地図情報蓄積部２３は、外部から取得した地図及び車両１で作成した地図の一方又は両方を蓄積する。例えば、地図情報蓄積部２３は、３次元の高精度地図、高精度地図より精度が低く、広いエリアをカバーするグローバルマップ等を蓄積する。

高精度地図は、例えば、ダイナミックマップ、ポイントクラウドマップ、ベクターマップ等である。ダイナミックマップは、例えば、動的情報、準動的情報、準静的情報、静的情報の４層からなる地図であり、外部のサーバ等から車両１に提供される。ポイントクラウドマップは、ポイントクラウド（点群データ）により構成される地図である。ベクターマップは、例えば、車線や信号機の位置といった交通情報等をポイントクラウドマップに対応付け、ＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）やＡＤ（Autonomous Driving）に適合させた地図である。

ポイントクラウドマップ及びベクターマップは、例えば、外部のサーバ等から提供されてもよいし、カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３等によるセンシング結果に基づいて、後述するローカルマップとのマッチングを行うための地図として車両１で作成され、地図情報蓄積部２３に蓄積されてもよい。また、外部のサーバ等から高精度地図が提供される場合、通信容量を削減するため、車両１がこれから走行する計画経路に関する、例えば数百メートル四方の地図データが外部のサーバ等から取得される。

位置情報取得部２４は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星からＧＮＳＳ信号を受信し、車両１の位置情報を取得する。取得した位置情報は、走行支援・自動運転制御部２９に供給される。なお、位置情報取得部２４は、ＧＮＳＳ信号を用いた方式に限定されず、例えば、ビーコンを用いて位置情報を取得してもよい。

外部認識センサ２５は、車両１の外部の状況の認識に用いられる各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム１１の各部に供給する。外部認識センサ２５が備えるセンサの種類や数は任意である。

例えば、外部認識センサ２５は、カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）５３、及び、超音波センサ５４を備える。これに限らず、外部認識センサ２５は、カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４のうち１種類以上のセンサを備える構成でもよい。カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４の数は、現実的に車両１に設置可能な数であれば特に限定されない。また、外部認識センサ２５が備えるセンサの種類は、この例に限定されず、外部認識センサ２５は、他の種類のセンサを備えてもよい。外部認識センサ２５が備える各センサのセンシング領域の例は、後述する。

なお、カメラ５１の撮影方式は、特に限定されない。例えば、測距が可能な撮影方式であるＴｏＦ（Time Of Flight）カメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラといった各種の撮影方式のカメラを、必要に応じてカメラ５１に適用することができる。これに限らず、カメラ５１は、測距に関わらずに、単に撮影画像を取得するためのものであってもよい。

また、例えば、外部認識センサ２５は、車両１に対する環境を検出するための環境センサを備えることができる。環境センサは、天候、気象、明るさ等の環境を検出するためのセンサであって、例えば、雨滴センサ、霧センサ、日照センサ、雪センサ、照度センサ等の各種センサを含むことができる。

さらに、例えば、外部認識センサ２５は、車両１の周囲の音や音源の位置の検出等に用いられるマイクロフォンを備える。

車内センサ２６は、車内の情報を検出するための各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム１１の各部に供給する。車内センサ２６が備える各種センサの種類や数は、現実的に車両１に設置可能な種類や数であれば特に限定されない。

例えば、車内センサ２６は、カメラ、レーダ、着座センサ、ステアリングホイールセンサ、マイクロフォン、生体センサのうち１種類以上のセンサを備えることができる。車内センサ２６が備えるカメラとしては、例えば、ＴｏＦカメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラといった、測距可能な各種の撮影方式のカメラを用いることができる。これに限らず、車内センサ２６が備えるカメラは、測距に関わらずに、単に撮影画像を取得するためのものであってもよい。車内センサ２６が備える生体センサは、例えば、シートやステアリングホイール等に設けられ、運転者等の搭乗者の各種の生体情報を検出する。

車両センサ２７は、車両１の状態を検出するための各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム１１の各部に供給する。車両センサ２７が備える各種センサの種類や数は、現実的に車両１に設置可能な種類や数であれば特に限定されない。

例えば、車両センサ２７は、速度センサ、加速度センサ、角速度センサ（ジャイロセンサ）、及び、それらを統合した慣性計測装置（ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit））を備える。例えば、車両センサ２７は、ステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、ヨーレートセンサ、アクセルペダルの操作量を検出するアクセルセンサ、及び、ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキセンサを備える。例えば、車両センサ２７は、エンジンやモータの回転数を検出する回転センサ、タイヤの空気圧を検出する空気圧センサ、タイヤのスリップ率を検出するスリップ率センサ、及び、車輪の回転速度を検出する車輪速センサを備える。例えば、車両センサ２７は、バッテリの残量及び温度を検出するバッテリセンサ、並びに、外部からの衝撃を検出する衝撃センサを備える。

記憶部２８は、不揮発性の記憶媒体及び揮発性の記憶媒体のうち少なくとも一方を含み、データやプログラムを記憶する。記憶部２８は、例えばＥＥＰＲＯＭ(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)及びＲＡＭ(Random Access Memory)として用いられ、記憶媒体としては、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）といった磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、及び、光磁気記憶デバイスを適用することができる。記憶部２８は、車両制御システム１１の各部が用いる各種プログラムやデータを記憶する。例えば、記憶部２８は、ＥＤＲ（Event Data Recorder）やＤＳＳＡＤ（Data Storage System for Automated Driving）を備え、事故等のイベントの前後の車両１の情報や車内センサ２６によって取得された情報を記憶する。

走行支援・自動運転制御部２９は、車両１の走行支援及び自動運転の制御を行う。例えば、走行支援・自動運転制御部２９は、分析部６１、行動計画部６２、及び、動作制御部６３を備える。

分析部６１は、車両１及び周囲の状況の分析処理を行う。分析部６１は、自己位置推定部７１、センサフュージョン部７２、及び、認識部７３を備える。

自己位置推定部７１は、外部認識センサ２５からのセンサデータ、及び、地図情報蓄積部２３に蓄積されている高精度地図に基づいて、車両１の自己位置を推定する。例えば、自己位置推定部７１は、外部認識センサ２５からのセンサデータに基づいてローカルマップを生成し、ローカルマップと高精度地図とのマッチングを行うことにより、車両１の自己位置を推定する。車両１の位置は、例えば、後輪対車軸の中心が基準とされる。

ローカルマップは、例えば、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）等の技術を用いて作成される３次元の高精度地図、占有格子地図（Occupancy Grid Map）等である。３次元の高精度地図は、例えば、上述したポイントクラウドマップ等である。占有格子地図は、車両１の周囲の３次元又は２次元の空間を所定の大きさのグリッド（格子）に分割し、グリッド単位で物体の占有状態を示す地図である。物体の占有状態は、例えば、物体の有無や存在確率により示される。ローカルマップは、例えば、認識部７３による車両１の外部の状況の検出処理及び認識処理にも用いられる。

なお、自己位置推定部７１は、位置情報取得部２４により取得される位置情報、及び、車両センサ２７からのセンサデータに基づいて、車両１の自己位置を推定してもよい。

センサフュージョン部７２は、複数の異なる種類のセンサデータ（例えば、カメラ５１から供給される画像データ、及び、レーダ５２から供給されるセンサデータ）を組み合わせて、新たな情報を得るセンサフュージョン処理を行う。異なる種類のセンサデータを組合せる方法としては、統合、融合、連合等がある。

認識部７３は、車両１の外部の状況の検出を行う検出処理、及び、車両１の外部の状況の認識を行う認識処理を実行する。

例えば、認識部７３は、外部認識センサ２５からの情報、自己位置推定部７１からの情報、センサフュージョン部７２からの情報等に基づいて、車両１の外部の状況の検出処理及び認識処理を行う。

具体的には、例えば、認識部７３は、車両１の周囲の物体の検出処理及び認識処理等を行う。物体の検出処理とは、例えば、物体の有無、大きさ、形、位置、動き等を検出する処理である。物体の認識処理とは、例えば、物体の種類等の属性を認識したり、特定の物体を識別したりする処理である。ただし、検出処理と認識処理とは、必ずしも明確に分かれるものではなく、重複する場合がある。

例えば、認識部７３は、レーダ５２又はＬｉＤＡＲ５３等によるセンサデータに基づくポイントクラウドを点群の塊毎に分類するクラスタリングを行うことにより、車両１の周囲の物体を検出する。これにより、車両１の周囲の物体の有無、大きさ、形状、位置が検出される。

例えば、認識部７３は、クラスタリングにより分類された点群の塊の動きを追従するトラッキングを行うことにより、車両１の周囲の物体の動きを検出する。これにより、車両１の周囲の物体の速度及び進行方向（移動ベクトル）が検出される。

例えば、認識部７３は、カメラ５１から供給される画像データに基づいて、車両、人、自転車、障害物、構造物、道路、信号機、交通標識、道路標示等を検出又は認識する。また、認識部７３は、セマンティックセグメンテーション等の認識処理を行うことにより、車両１の周囲の物体の種類を認識してもよい。

例えば、認識部７３は、地図情報蓄積部２３に蓄積されている地図、自己位置推定部７１による自己位置の推定結果、及び、認識部７３による車両１の周囲の物体の認識結果に基づいて、車両１の周囲の交通ルールの認識処理を行うことができる。認識部７３は、この処理により、信号機の位置及び状態、交通標識及び道路標示の内容、交通規制の内容、並びに、走行可能な車線等を認識することができる。

例えば、認識部７３は、車両１の周囲の環境の認識処理を行うことができる。認識部７３が認識対象とする周囲の環境としては、天候、気温、湿度、明るさ、及び、路面の状態等が想定される。

行動計画部６２は、車両１の行動計画を作成する。例えば、行動計画部６２は、経路計画、経路追従の処理を行うことにより、行動計画を作成する。

なお、経路計画（Global path planning）とは、スタートからゴールまでの大まかな経路を計画する処理である。この経路計画には、軌道計画と言われ、計画した経路において、車両１の運動特性を考慮して、車両１の近傍で安全かつ滑らかに進行することが可能な軌道生成（Local path planning）を行う処理も含まれる。

経路追従とは、経路計画により計画された経路を計画された時間内で安全かつ正確に走行するための動作を計画する処理である。行動計画部６２は、例えば、この経路追従の処理の結果に基づき、車両１の目標速度と目標角速度を計算することができる。

動作制御部６３は、行動計画部６２により作成された行動計画を実現するために、車両１の動作を制御する。

例えば、動作制御部６３は、後述する車両制御部３２に含まれる、ステアリング制御部８１、ブレーキ制御部８２、及び、駆動制御部８３を制御して、軌道計画により計算された軌道を車両１が進行するように、加減速制御及び方向制御を行う。例えば、動作制御部６３は、衝突回避又は衝撃緩和、追従走行、車速維持走行、自車の衝突警告、自車のレーン逸脱警告等のＡＤＡＳの機能実現を目的とした協調制御を行う。例えば、動作制御部６３は、運転者の操作によらずに自律的に走行する自動運転等を目的とした協調制御を行う。

ＤＭＳ３０は、車内センサ２６からのセンサデータ、及び、後述するＨＭＩ３１に入力される入力データ等に基づいて、運転者の認証処理、及び、運転者の状態の認識処理等を行う。認識対象となる運転者の状態としては、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線方向、酩酊度、運転操作、姿勢等が想定される。

なお、ＤＭＳ３０が、運転者以外の搭乗者の認証処理、及び、当該搭乗者の状態の認識処理を行うようにしてもよい。また、例えば、ＤＭＳ３０が、車内センサ２６からのセンサデータに基づいて、車内の状況の認識処理を行うようにしてもよい。認識対象となる車内の状況としては、例えば、気温、湿度、明るさ、臭い等が想定される。

ＨＭＩ３１は、各種のデータや指示等の入力と、各種のデータの運転者等への提示を行う。

ＨＭＩ３１によるデータの入力について、概略的に説明する。ＨＭＩ３１は、人がデータを入力するための入力デバイスを備える。ＨＭＩ３１は、入力デバイスにより入力されたデータや指示等に基づいて入力信号を生成し、車両制御システム１１の各部に供給する。ＨＭＩ３１は、入力デバイスとして、例えばタッチパネル、ボタン、スイッチ、及び、レバーといった操作子を備える。これに限らず、ＨＭＩ３１は、音声やジェスチャ等により手動操作以外の方法で情報を入力可能な入力デバイスをさらに備えてもよい。さらに、ＨＭＩ３１は、例えば、赤外線又は電波を利用したリモートコントロール装置や、車両制御システム１１の操作に対応したモバイル機器又はウェアラブル機器等の外部接続機器を入力デバイスとして用いてもよい。

ＨＭＩ３１によるデータの提示について、概略的に説明する。ＨＭＩ３１は、搭乗者又は車外に対する視覚情報、聴覚情報、及び、触覚情報の生成を行う。また、ＨＭＩ３１は、生成された各情報の出力、出力内容、出力タイミング及び出力方法等を制御する出力制御を行う。ＨＭＩ３１は、視覚情報として、例えば、操作画面、車両１の状態表示、警告表示、車両１の周囲の状況を示すモニタ画像等の画像や光により示される情報を生成及び出力する。また、ＨＭＩ３１は、聴覚情報として、例えば、音声ガイダンス、警告音、警告メッセージ等の音により示される情報を生成及び出力する。さらに、ＨＭＩ３１は、触覚情報として、例えば、力、振動、動き等により搭乗者の触覚に与えられる情報を生成及び出力する。

ＨＭＩ３１が視覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、自身が画像を表示することで視覚情報を提示する表示装置や、画像を投影することで視覚情報を提示するプロジェクタ装置を適用することができる。なお、表示装置は、通常のディスプレイを有する表示装置以外にも、例えば、ヘッドアップディスプレイ、透過型ディスプレイ、ＡＲ（Augmented Reality）機能を備えるウエアラブルデバイスといった、搭乗者の視界内に視覚情報を表示する装置であってもよい。また、ＨＭＩ３１は、車両１に設けられるナビゲーション装置、インストルメントパネル、ＣＭＳ（Camera Monitoring System）、電子ミラー、ランプ等が有する表示デバイスを、視覚情報を出力する出力デバイスとして用いることも可能である。

ＨＭＩ３１が聴覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、オーディオスピーカ、ヘッドホン、イヤホンを適用することができる。

ＨＭＩ３１が触覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、ハプティクス技術を用いたハプティクス素子を適用することができる。ハプティクス素子は、例えば、ステアリングホイール、シートといった、車両１の搭乗者が接触する部分に設けられる。

車両制御部３２は、車両１の各部の制御を行う。車両制御部３２は、ステアリング制御部８１、ブレーキ制御部８２、駆動制御部８３、ボディ系制御部８４、ライト制御部８５、及び、ホーン制御部８６を備える。

ステアリング制御部８１は、車両１のステアリングシステムの状態の検出及び制御等を行う。ステアリングシステムは、例えば、ステアリングホイール等を備えるステアリング機構、電動パワーステアリング等を備える。ステアリング制御部８１は、例えば、ステアリングシステムの制御を行うステアリングＥＣＵ、ステアリングシステムの駆動を行うアクチュエータ等を備える。

ブレーキ制御部８２は、車両１のブレーキシステムの状態の検出及び制御等を行う。ブレーキシステムは、例えば、ブレーキペダル等を含むブレーキ機構、ＡＢＳ（Antilock Brake System）、回生ブレーキ機構等を備える。ブレーキ制御部８２は、例えば、ブレーキシステムの制御を行うブレーキＥＣＵ、ブレーキシステムの駆動を行うアクチュエータ等を備える。

駆動制御部８３は、車両１の駆動システムの状態の検出及び制御等を行う。駆動システムは、例えば、アクセルペダル、内燃機関又は駆動用モータ等の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構等を備える。駆動制御部８３は、例えば、駆動システムの制御を行う駆動ＥＣＵ、駆動システムの駆動を行うアクチュエータ等を備える。

ボディ系制御部８４は、車両１のボディ系システムの状態の検出及び制御等を行う。ボディ系システムは、例えば、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウインドウ装置、パワーシート、空調装置、エアバッグ、シートベルト、シフトレバー等を備える。ボディ系制御部８４は、例えば、ボディ系システムの制御を行うボディ系ＥＣＵ、ボディ系システムの駆動を行うアクチュエータ等を備える。

ライト制御部８５は、車両１の各種のライトの状態の検出及び制御等を行う。制御対象となるライトとしては、例えば、ヘッドライト、バックライト、フォグライト、ターンシグナル、ブレーキライト、プロジェクション、バンパーの表示等が想定される。ライト制御部８５は、ライトの制御を行うライトＥＣＵ、ライトの駆動を行うアクチュエータ等を備える。

ホーン制御部８６は、車両１のカーホーンの状態の検出及び制御等を行う。ホーン制御部８６は、例えば、カーホーンの制御を行うホーンＥＣＵ、カーホーンの駆動を行うアクチュエータ等を備える。

図１０は、図９の外部認識センサ２５のカメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４等によるセンシング領域の例を示す図である。なお、図１０において、車両１を上面から見た様子が模式的に示され、左端側が車両１の前端（フロント）側であり、右端側が車両１の後端（リア）側となっている。

センシング領域１０１Ｆ及びセンシング領域１０１Ｂは、超音波センサ５４のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０１Ｆは、複数の超音波センサ５４によって車両１の前端周辺をカバーしている。センシング領域１０１Ｂは、複数の超音波センサ５４によって車両１の後端周辺をカバーしている。

センシング領域１０１Ｆ及びセンシング領域１０１Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、車両１の駐車支援等に用いられる。

センシング領域１０２Ｆ乃至センシング領域１０２Ｂは、短距離又は中距離用のレーダ５２のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０２Ｆは、車両１の前方において、センシング領域１０１Ｆより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０２Ｂは、車両１の後方において、センシング領域１０１Ｂより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０２Ｌは、車両１の左側面の後方の周辺をカバーしている。センシング領域１０２Ｒは、車両１の右側面の後方の周辺をカバーしている。

センシング領域１０２Ｆにおけるセンシング結果は、例えば、車両１の前方に存在する車両や歩行者等の検出等に用いられる。センシング領域１０２Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、車両１の後方の衝突防止機能等に用いられる。センシング領域１０２Ｌ及びセンシング領域１０２Ｒにおけるセンシング結果は、例えば、車両１の側方の死角における物体の検出等に用いられる。

センシング領域１０３Ｆ乃至センシング領域１０３Ｂは、カメラ５１によるセンシング領域の例を示している。センシング領域１０３Ｆは、車両１の前方において、センシング領域１０２Ｆより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０３Ｂは、車両１の後方において、センシング領域１０２Ｂより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０３Ｌは、車両１の左側面の周辺をカバーしている。センシング領域１０３Ｒは、車両１の右側面の周辺をカバーしている。

センシング領域１０３Ｆにおけるセンシング結果は、例えば、信号機や交通標識の認識、車線逸脱防止支援システム、自動ヘッドライト制御システムに用いることができる。センシング領域１０３Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、駐車支援、及び、サラウンドビューシステムに用いることができる。センシング領域１０３Ｌ及びセンシング領域１０３Ｒにおけるセンシング結果は、例えば、サラウンドビューシステムに用いることができる。

センシング領域１０４は、ＬｉＤＡＲ５３のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０４は、車両１の前方において、センシング領域１０３Ｆより遠い位置までカバーしている。一方、センシング領域１０４は、センシング領域１０３Ｆより左右方向の範囲が狭くなっている。

センシング領域１０４におけるセンシング結果は、例えば、周辺車両等の物体検出に用いられる。

センシング領域１０５は、長距離用のレーダ５２のセンシング領域の例を示している。
センシング領域１０５は、車両１の前方において、センシング領域１０４より遠い位置までカバーしている。一方、センシング領域１０５は、センシング領域１０４より左右方向の範囲が狭くなっている。

センシング領域１０５におけるセンシング結果は、例えば、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）、緊急ブレーキ、衝突回避等に用いられる。

なお、外部認識センサ２５が含むカメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４の各センサのセンシング領域は、図１０以外に各種の構成をとってもよい。具体的には、超音波センサ５４が車両１の側方もセンシングするようにしてもよいし、ＬｉＤＡＲ５３が車両１の後方をセンシングするようにしてもよい。また、各センサの設置位置は、上述した各例に限定されない。また、各センサの数は、１つでもよいし、複数であってもよい。

なお、本開示は以下のような構成を取ることもできる。
［項目１］
第１の処理部と、
前記第１の処理部に対して、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化した第１の暗号化情報とを送信する第２の処理部と、を備え、
前記第２の処理部は、
前記第１の処理部と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する第１の暗号化部と、を有し、
前記第１の処理部は、
前記第２の処理部から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する第２の暗号化部と、
前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する検証部と、を有する、
信号処理装置。
［項目２］
前記第１の暗号化部及び前記第２の暗号化部は、前記第１の暗号化情報及び前記第２の暗号化情報を生成するタイミングを、前記乱数生成手順に従ってランダムに選択する、
項目１に記載の信号処理装置。
［項目３］
前記第１の暗号化部は、前記乱数生成手順に従ってランダムに選択されたタイミングで取得された一部の前記センシングデータから前記第１の暗号化情報を生成し、
前記第２の暗号化部は、前記第２の処理部から受信された前記センシングデータのうち前記乱数生成手順に従ってランダムに選択されたタイミングで取得された一部のセンシングデータから前記第２の暗号化情報を生成する、
項目１又は２に記載の信号処理装置。
［項目４］
前記第１の処理部は、所定の時間間隔で複数の前記センシングデータを取得し、
前記第１の暗号化部は、前記複数のセンシングデータのそれぞれからランダムに選択された前記一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する、
項目１～３のいずれか一項に記載の信号処理装置。
［項目５］
前記第１の処理部は、所定の時間間隔で複数の前記センシングデータを取得し、
前記第１の暗号化部は、前記複数のセンシングデータの中からランダムに選択された時間間隔のセンシングデータに基づいて前記第１の暗号化情報を生成する、
項目１～４のいずれか一項に記載の信号処理装置。
［項目６］
前記第１の暗号化部は、前記複数のセンシングデータの中からランダムに選択された時間間隔のセンシングデータに含まれる前記一部のデータをランダムに選択して、前記第１の暗号化情報を生成する、
項目５に記載の信号処理装置。
［項目７］
前記第１の処理部は、前記乱数生成手順に従って第１の乱数を生成する第１の乱数生成部を有し、
前記第２の処理部は、前記乱数生成手順に従って第２の乱数を生成する第２の乱数生成部を有し、
前記第１の暗号化部は、前記第１の乱数に基づいて前記第１の暗号化情報を生成し、
前記第２の暗号化部は、前記第２の乱数に基づいて前記第２の暗号化情報を生成する、
項目５又は６に記載の信号処理装置。
［項目８］
前記第１の乱数生成部は、前記第１の処理部と前記第２の処理部とで共有される鍵情報及び第３の乱数を用いて、前記乱数生成手順に従って前記第１の乱数を生成し、
前記第２の乱数生成部は、前記鍵情報及び前記第３の乱数を用いて、前記乱数生成手順に従って前記第２の乱数を生成する、
項目７に記載の信号処理装置。
［項目９］
前記第１の処理部は、
前記第３の乱数を生成する第３の乱数生成部と、
前記第３の乱数を前記第２の処理部に送信する通信部と、を有する、
請求項８に記載の信号処理装置。
［項目１０］
前記センシングデータは、画像データを含んでおり、
前記第１の暗号化部は、前記第１の乱数に基づいて、前記画像データに含まれる前記一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する、
項目７～９のいずれか一項に記載の信号処理装置。
［項目１１］
前記第１の処理部は、所定の時間間隔で複数の前記画像データを取得し、
前記第１の暗号化部は、前記複数の画像データのうちの一部の時間間隔の画像データをランダムに選択して前記第１の暗号化情報を生成する、
項目１０に記載の信号処理装置。
［項目１２］
前記第１の暗号化部は、前記一部の画像データからランダムに選択された前記一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する、
項目１１に記載の信号処理装置。
［項目１３］
前記第１の処理部は、前記画像データを検出する撮像センサである、
項目１０～１２のいずれか一項に記載の信号処理装置。
［項目１４］
前記画像データは、距離画像データを含んでおり、
前記第１の処理部は、前記距離画像データを生成する測距センサである、
項目１３に記載の信号処理装置。
［項目１５］
前記第１の乱数生成部及び前記第２の乱数生成部の少なくとも一方は、ハードウェアで構成される、
項目７～１４のいずれか一項に記載の信号処理装置。
［項目１６］
前記第１の処理部及び前記第２の処理部の少なくとも一方は、前記第１の乱数生成部及び前記第２の乱数生成部の少なくとも一方の処理をソフトウエアで行う、
項目７～１５のいずれか一項に記載の信号処理装置。
［項目１７］
前記第２の処理部は、少なくとも２つの半導体チップが積層された積層型の半導体チップ構造を有する
項目１～１６のいずれか一項に記載の信号処理装置。
［項目１８］
第１の処理装置と、
前記第１の処理装置に対して、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化又は認証情報を付加した第１の暗号化情報とを送信する第２の処理装置と、を備え、
前記第２の処理装置は、
前記第１の処理装置と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化した前記第１の暗号化情報を生成する第１の暗号化部と、を有し、
前記第１の処理装置は、
前記第２の処理装置から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する第２の暗号化部と、
前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する検証部と、を有する、
監視システム。
［項目１９］
第１の処理部に対して、第２の処理部から、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化した第１の暗号化情報とを送信する信号処理方法であって、
前記第２の処理部は、
前記第１の処理部と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成し、
前記第１の処理部は、
前記第２の処理部から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成し、
前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する、
信号処理方法。

１０００、２０００、３０００ 信号処理装置、４０００ 監視システム、１１０ イメージセンサー部、１１１ 画素アレイ部、１１２ 信号処理部、 １１３ ＡＤＣ、１２０、２２０ 疑似乱数生成部、１３０ 第１の暗号化部、１４０ 第１の符号器、１５０、２３０ 通信部、２４０ 第２の暗号化部、２４５ 第２の暗号化特定部、２５０ 第２の符号器、１１００＿１ 暗号化領域、１１００＿２ 非暗号化領域、１１００、１１０１、１１０２、１１０３ フレーム画像、４００ ＥＣＵ、３１００ Ｃｕ－Ｃｕ結合、３２０１、３３０１ プロセッサ、３２０２、３３０２ ＡＤＣ、４１００ 監視カメラ、４２００ サーバ、１ 車両、１１ 車両制御システム、２１ 車両制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）、２２ 通信部、２３ 地図情報蓄積部、２４ 位置情報取得部、２５ 外部認識センサ、２６ 車内センサ、２７ 車両センサ、２８ 記憶部、２９ 走行支援・自動運転制御部、３０ ドライバモニタリングシステム（ＤＭＳ）、３１ ヒューマンマシーンインタフェース（ＨＭＩ）、３２ 車両制御部、４１ 通信ネットワーク、５１ カメラ、５２ レーダ、５３ LiDAR、５４ 超音波センサ、６１ 分析部、６２ 行動計画部、６３ 動作制御部、７１ 自己位置推定部、７２ センサフュージョン部、７３ 認識部、８１ ステアリング制御部、８２ ブレーキ制御部、８３ 駆動制御部、８４ ボディ系制御部、８５ ライト制御部、８６ ホーン制御部

Claims (19)

1. 第１の処理部と、
   前記第１の処理部に対して、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化した第１の暗号化情報とを送信する第２の処理部と、を備え、
   前記第２の処理部は、
   前記第１の処理部と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する第１の暗号化部と、を有し、
   前記第１の処理部は、
   前記第２の処理部から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する第２の暗号化部と、
   前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する検証部と、を有する、
   信号処理装置。
2. 前記第１の暗号化部及び前記第２の暗号化部は、前記第１の暗号化情報及び前記第２の暗号化情報を生成するタイミングを、前記乱数生成手順に従ってランダムに選択する、
   請求項１に記載の信号処理装置。
3. 前記第１の暗号化部は、前記乱数生成手順に従ってランダムに選択されたタイミングで取得された一部の前記センシングデータから前記第１の暗号化情報を生成し、
   前記第２の暗号化部は、前記第２の処理部から受信された前記センシングデータのうち前記乱数生成手順に従ってランダムに選択されたタイミングで取得された一部のセンシングデータから前記第２の暗号化情報を生成する、
   請求項１に記載の信号処理装置。
4. 前記第１の処理部は、所定の時間間隔で複数の前記センシングデータを取得し、
   前記第１の暗号化部は、前記複数のセンシングデータのそれぞれからランダムに選択された前記一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する、
   請求項１に記載の信号処理装置。
5. 前記第１の処理部は、所定の時間間隔で複数の前記センシングデータを取得し、
   前記第１の暗号化部は、前記複数のセンシングデータの中からランダムに選択された時間間隔のセンシングデータに基づいて前記第１の暗号化情報を生成する、
   請求項１に記載の信号処理装置。
6. 前記第１の暗号化部は、前記複数のセンシングデータの中からランダムに選択された時間間隔のセンシングデータに含まれる前記一部のデータをランダムに選択して、前記第１の暗号化情報を生成する、
   請求項５に記載の信号処理装置。
7. 前記第１の処理部は、前記乱数生成手順に従って第１の乱数を生成する第１の乱数生成部を有し、
   前記第２の処理部は、前記乱数生成手順に従って第２の乱数を生成する第２の乱数生成部を有し、
   前記第１の暗号化部は、前記第１の乱数に基づいて前記第１の暗号化情報を生成し、
   前記第２の暗号化部は、前記第２の乱数に基づいて前記第２の暗号化情報を生成する、
   請求項１に記載の信号処理装置。
8. 前記第１の乱数生成部は、前記第１の処理部と前記第２の処理部とで共有される鍵情報及び第３の乱数を用いて、前記乱数生成手順に従って前記第１の乱数を生成し、
   前記第２の乱数生成部は、前記鍵情報及び前記第３の乱数を用いて、前記乱数生成手順に従って前記第２の乱数を生成する、
   請求項７に記載の信号処理装置。
9. 前記第１の処理部は、
   前記第３の乱数を生成する第３の乱数生成部と、
   前記第３の乱数を前記第２の処理部に送信する通信部と、を有する、
   請求項８に記載の信号処理装置。
10. 前記センシングデータは、画像データを含んでおり、
    前記第１の暗号化部は、前記第１の乱数に基づいて、前記画像データに含まれる前記一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する、
    請求項７に記載の信号処理装置。
11. 前記第１の処理部は、所定の時間間隔で複数の前記画像データを取得し、
    前記第１の暗号化部は、前記複数の画像データのうちの一部の時間間隔の画像データをランダムに選択して前記第１の暗号化情報を生成する、
    請求項１０に記載の信号処理装置。
12. 前記第１の暗号化部は、前記一部の画像データからランダムに選択された前記一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する、
    請求項１１に記載の信号処理装置。
13. 前記第１の処理部は、前記画像データを検出する撮像センサである、
    請求項１０に記載の信号処理装置。
14. 前記画像データは、距離画像データを含んでおり、
    前記第１の処理部は、前記距離画像データを生成する測距センサである、
    請求項１０に記載の信号処理装置。
15. 前記第１の乱数生成部及び前記第２の乱数生成部の少なくとも一方は、ハードウェアで構成される、
    請求項７に記載の信号処理装置。
16. 前記第１の処理部及び前記第２の処理部の少なくとも一方は、前記第１の乱数生成部及び前記第２の乱数生成部の少なくとも一方の処理をソフトウエアで行う、
    請求項７に記載の信号処理装置。
17. 前記第２の処理部は、少なくとも２つの半導体チップが積層された積層型の半導体チップ構造を有する
    請求項１に記載の信号処理装置。
18. 第１の処理装置と、
    前記第１の処理装置に対して、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化又は認証情報を付加した第１の暗号化情報とを送信する第２の処理装置と、を備え、
    前記第２の処理装置は、
    前記第１の処理装置と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成する第１の暗号化部と、を有し、
    前記第１の処理装置は、
    前記第２の処理装置から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成する第２の暗号化部と、
    前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する検証部と、を有する、
    監視システム。
19. 第１の処理部に対して、第２の処理部から、センシングデータと、前記センシングデータの一部を暗号化又は認証情報を付加した第１の暗号化情報とを送信する信号処理方法であって、
    前記第２の処理部は、
    前記第１の処理部と共有される乱数生成手順に従って前記センシングデータからランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した前記第１の暗号化情報を生成し、
    前記第１の処理部は、
    前記第２の処理部から受信された前記センシングデータから前記乱数生成手順に従ってランダムに選択された一部のデータを暗号化又は認証情報を付加した第２の暗号化情報を生成し、
    前記第１の暗号化情報と前記第２の暗号化情報とが一致するか否かを検証する、
    信号処理方法。

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