JP6234607B2 - 処理されたデータを検証する方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は、全般的に、処理されたデータの検証に関する。特に、本発明は、データ処理の正しさ、さらには１つ以上のネットワーク内で収集されたデータの事実性の検証に関する。

背景

通信ネットワークが出現して以来、通信のし易さだけでなく人間にとって魅力的な応用をも目的として、様々なデバイスが発明されたほか、様々な既存のデバイス、装置、機械、物体などが当該通信ネットワークに統合された。モノのインターネット（ＩｏＴ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）は、そのようなネットワークの飛躍的な拡大の一例である。ＩｏＴという用語は、１９９０年代に提唱されたものであり、インターネットのような構造体の中の一意的に識別可能な物体、およびそれらの仮想表現を指す。それ以降、ＩｏＴの様々な定義が出現してきた。ＩｏＴという用語は、技術とアイディアの実現との進展に伴い発展している。

簡単に言えば、ＩｏＴは、物理的な物体がシームレスに情報ネットワークに統合されることにより高度かつインテリジェントなサービスを各種ユーザに提供することができる世界を作りだそうとしている。センサまたはモバイルデバイスなどの相互接続された「モノ」が、人の社会生活に関するあらゆる種類のデータを検知、監視、および収集する。収集されたデータは、後の利用のために処理可能である。例えば、任意の所望の形でデータをさらに分割、集約、分析、計算、または処理して、インテリジェントでユビキタスなサービスを実現するための情報を抽出または取得することができる。昨今、ＩｏＴは、魅力的な次世代ネットワークパラダイムおよびサービスインフラストラクチャとして発展してきた。サーベイランス、医療、セキュリティ、輸送、食品安全性、遠隔物体監視・制御など、様々な分野においてＩｏＴの様々な応用およびサービスが出現した。ＩｏＴの将来は有望である。

さらに、ＩｏＴが広く拡大することで、クラウドコンピューティングと呼ばれるもう１つの技術の発展が促進される。クラウドコンピューティングは、例えばストレージ、データ計算、およびアプリケーションなどの様々なリソースを再編すること、ならびにそれらをユーザの要求に応じて提供することによってサービスプロビジョニングの新たな形を提供するものであり、そのようにして、ネットワークリソースを互いにリンクすることで大型リソースプールを提供するものである。クラウドコンピューティングは、ＩｏＴと連携すると、個人用端末、ホスト、さらには一部のサービスプロバイダに負荷をかけているデータ処理を引き受けるコンピューティングサービスを提供することができる。一般的に、前記データ処理は、そのデータを維持するパーティには大きく、重く、または複雑であるため、特定のパーティまたは装置による比較的専門的なまたは特化された処理が望まれる。

現実的なシナリオの一つは、ＩｏＴなどのネットワーク内で（モバイルデバイスなどのような「モノ」から）監視または検知されたデータを、集約または収集し、さらにクラウドに送ることができるというものである。その結果、クラウドのクラウドサービスプロバイダ（ＣＳＰ：ｃｌｏｕｄ ｓｅｒｖｉｃｅ ｐｒｏｖｉｄｅｒ）は、受信されたデータを処理し、別のＣＳＰにより提供されていてもよいＩｏＴサービスプロバイダなどのリクエスト元パーティに、データ計算の結果を提供する。このような場合には、データ処理の全体的な能力が拡張され、ＱｏＳが改善される。これは、ネットワーク関連サービスのさらに加速した拡大を促した。しかしながら、異なるパーティを互いに統合し、それらが相互に連携するように手配すると、無視できない問題が確実に起こる。すなわち、セキュリティである。

プライバシー保護型データマイニング（ＰＰＤＭ：Ｐｒｉｖａｃｙ Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ）の概念が、様々なＩｏＴサービスを、パーベイシブかつパーソナライズされた形で、セキュアかつインテリジェントに提供することを支援するために提唱されている。実際には、これは、特に計算の複雑さと通信費用を考慮すると、未だ難題である。

（互いに信頼されていない）参加者間でのセキュアな計算に関するシナリオには、セキュアマルチパーティ計算（ＳＭＣ：Ｓｅｃｕｒｅ ｍｕｌｔｉ−ｐａｒｔｙ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ）が、特にプライバシー保護型計算幾何学が好まれて導入される。この場合、複数のパーティが自身の秘密の入力を用いて計算に参加し、連携して或る関数を計算することを望む。連携による計算の後、各パーティは自身の正しい出力を受信できるが、そうして知ることになるのは自身の出力のみであり、その結果、プライバシーが保護される、ということが期待される。

一部上述したセキュリティ関連の検討事項に対処するために、いくつかのスキームが提案されている。例えば、パーティのアイデンティティを（例えばビジネスプロセスアウトソーシングのプロセスに参加することによって）隠すことによりＳＭＣを可能にする新たなアーキテクチャが提案された。計算のためにパーティがその膨大なデータをＣＳＰに提出する前に、当該データを分割できるようにするために、或る関数のクラスが採用された。当該処理をすると、他のパーティがその処理データを処理してその真の出所を知ることはほぼ不可能であるため、セキュアでプライバシー保護されたデータ収集が可能となる。

プライバシー保護型シーケンシャルパターンマイニングソリューションは、セキュアマルチパーティサムプロトコルおよびセキュアマルチパーティマルチデータランキングプロトコルに基づき、複数市場のプライバシー保護型消費行動分析、複数病院のプライバシー保護型疾患診断などのために設計された。

さらに、２以上のパーティの非公開データから知識をセキュアに抽出するスキームも提案された。プライバシー保護型加算・乗算交換技術の研究に基づき、プライバシー保護型加算−乗算プロトコルに対する異なる３つのアプローチが設計されたほか、プライバシー保護型加算−スカラー積プロトコルへのさらなる拡張が提案された。プライバシーに配慮した様々なデータマイニングアルゴリズムの主要な構成要素であるプライバシー保護型共有内積プロトコルが研究されており、多数のＰＰＤＭアルゴリズムに対する基本的なセキュリティ保証が可能となる。その中で、セミオネストモデルの悪意モデルにおいて立証可能な形でセキュアな、いくつかの基本的暗号手法に基づくプライバシー保護型２者共有内積プロトコルが構築されている。水平分割データベースおよびＤＫ−平均法概念に基づくＨＤＰＰＤＫ−平均法（Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｐｒｉｖａｃｙ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ＤＫ−Ｍｅａｎｓ：プライバシー保護ＤＫ−平均法の水平分散）アルゴリズムが、分散クラスタリングを実現するために提案されており、そうして、セキュアマルチパーティ計算プロトコルがプライバシー保護の目標を達成するために適用される。統計的検定、相関ルールマイニング、プライバシー保護を伴うセキュア勾配降下法の一般公式、準同型暗号などの様々な暗号化などの他の例も、様々な分野で利用されている。

しかしながら、この分野における現在の調査は、挿入、削除、および追加などのデータ操作に関してクラウドデータストレージならびにデータ完全性を監査することに主として焦点を当てるが、いずれも、算定および計算のようなデータ処理の正しさ（特に暗号化された収集データの正しさ）などのクラウドデータを処理するパーティのセキュリティ、データの事実性などについては関心を払っていない。しかし実際には、そのような非常に重要なデータのストレージまたは維持、計算、処理などを担う上述のＣＳＰなどのパーティは、データソース（例えば上記のＩｏＴデータプロバイダ）および／または上記の別のＩｏＴサービスプロバイダのようなリクエスト元パーティの両方、あるいはユーザ端末などにとり、完全に信頼されるものではないかもしれない。

例えば、ＣＳＰは、ＩｏＴデータプロバイダから取得された生データを悪意を持ってマイニングして、信頼できないパーティとして行動するかもしれず、そのように処理されたデータをサードパーティ、すなわちこのＣＳＰに当該ＩｏＴデータプロバイダからの収集データをリクエストしたパーティ、に提供するかもしれない。この場合、そのような誤ったＩｏＴデータ計算結果に基づいてリクエスト元パーティによりさらにサービスが提供されれば、そのサービス品質を故意に落とすことも可能である。このことから、データソースの事実性、ＩｏＴデータ処理、計算、ならびにマイニングの正しさをいかにして確保するかが、全体的なユーザエクスペリエンスに多大な影響を及ぼす、現実的に極めて重大な問題となることが分かる。

あいにく、本発明者らが知るソリューションは、ＣＳＰ側の潜在的リスクについては関心が無い。

上記の背景は、本発明の周辺事情と、本発明者らの考慮の対象とを例示する。この部分は主として、関連する法的要件に基づき、本発明の本来の目的の理解を容易にするために取り上げられている。しかしながら、このことは、この部分で示された情報が先行技術として認められることを意味するものではない。言い換えれば、上記内容は、必ずしも先行技術の一部とは限らず、その一部または多くが、すべての当業者ではなく本発明者らにより知られているだけである可能性も十分にある。

摘要

本発明では、処理されたデータを検証するためのソリューションが提案される。

本発明の第１の態様によれば、リクエスト元パーティにより処理側パーティから取得されるデータ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストをリクエスト元パーティから受信するのに応答して、信頼できるパーティにて、リクエスト元パーティまたは処理側パーティからデータ処理結果を取得することと；
データ処理結果を得るために使用されたデータおよび対応するアルゴリズムを、信頼できるパーティにて処理側パーティから取得すること、ただし、処理側パーティは、データを処理するために対応するアルゴリズムを使用し、データ処理結果を得る、データおよび対応するアルゴリズムを取得することと；
信頼できるパーティにて、取得されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理し、処理された結果と、受信されたデータ処理結果とを比較することと；
を含む方法であって、２つの結果が同じであれば、信頼できるパーティにより検証されたデータ処理結果は正しいとする、方法が提供される。

本発明の例示的な実施形態によれば、データおよびデータ処理結果は暗号化されている。本発明の別の例示的な実施形態では、データおよびデータ処理結果は署名されている。本発明の別の例示的な実施形態では、データ処理結果はコンテキストに関連がある。

さらに本発明の別の例示的な実施形態では、本方法は、処理側パーティから受信されたデータの事実性を、過去の情報、統計情報のうちの少なくとも１つに基づいて検証するステップをさらに含む。任意選択で、過去の情報は、過去データマイニングおよび／またはデータパターン学習を含む。

本発明の別の例示的な実施形態では、本方法は、処理側パーティにより維持されているデータにアクセスする権利をリクエスト元パーティが有するかどうかを検査するステップをさらに含む。

本発明の別の例示的な実施形態では、処理側パーティは、クラウドサービスプロバイダであり、処理側パーティによって処理されるデータは、モノのインターネットの中のデータ提供パーティから受信される。

本発明の別の例示的な実施形態では、アルゴリズムは準同型暗号をサポートする。

本発明の第２の側面によれば、少なくとも１つの送受信機および少なくとも１つのプロセッサを備える装置であって、前記プロセッサは前記装置に、
リクエスト元パーティにより処理側パーティから取得されるデータ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストをリクエスト元パーティから受信するのに応答してリクエスト元パーティまたは処理側パーティからデータ処理結果を取得することと；
データ処理結果を得るために使用されたデータおよび対応するアルゴリズムを処理側パーティから取得すること、ただし、処理側パーティは、データを処理するために対応するアルゴリズムを使用し、データ処理結果を得る、データおよび対応するアルゴリズムを取得することと；
取得されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理し、処理された結果と、受信されたデータ処理結果とを比較することと；
を実行させるように構成され、２つの結果が同じであれば、装置により検証されたデータ処理結果は正しいとする、装置が提供される。

本発明の第３の側面によれば、データ処理結果を得るために、処理側パーティにて、データ提供パーティから受信されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理することと；
リクエスト元パーティのリクエストを受信するのに応答して、処理側パーティにて、データ処理結果をリクエスト元パーティへ送信することと；
データおよび対応するアルゴリズムの送信を要求する信頼できるパーティからのメッセージに応答して、処理側パーティにて、データおよび対応するアルゴリズムを送信すること、ただし、信頼できるパーティは、データ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストをリクエスト元パーティから受信するとメッセージを送る、データおよび対応するアルゴリズムを送信することと；
を含む方法であって、信頼できるパーティは、データを、処理側パーティから取得された対応するアルゴリズムを用いて処理して、処理された結果と、受信されたデータ処理結果とを比較し、２つの結果が同じであれば、信頼できるパーティにより検証されたデータ処理結果は正しいとする、方法が提供される。

本発明の例示的な実施形態では、本方法は、処理側パーティにて、信頼できるパーティにデータ処理結果を送信するステップをさらに含む。

本発明の例示的な実施形態では、本方法は、処理側パーティにより維持されているデータにアクセスする権利をリクエスト元パーティが有するかどうかを検査することを求めるリクエストを、信頼できるパーティへ、処理側パーティにて送信するステップをさらに含む。

本発明の例示的な実施形態では、データ提供パーティから受信されたデータは、暗号化されており、処理側パーティによりリクエスト側パーティに提供されたデータ処理結果は、署名されており、かつ／またはデータ処理結果は、コンテキストに関連がある。

本発明の第４の側面によれば、少なくとも１つの送受信機および少なくとも１つのプロセッサを備える装置であって、前記プロセッサは前記装置に、
データ処理結果を得るために、データ提供パーティから受信されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理することと；
リクエスト元パーティのリクエストを受信するのに応答してデータ処理結果をリクエスト元パーティへ送信することと；
データおよび対応するアルゴリズムの送信を要求する信頼できるパーティからのメッセージに応答してデータおよび対応するアルゴリズムを送信すること、ただし、信頼できるパーティは、データ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストをリクエスト元パーティから受信するとメッセージを送る、データおよび対応するアルゴリズムを送信することと；
を実行させるように構成され、信頼できるパーティは、取得されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理して、処理された結果と、受信されたデータ処理結果とを比較し、２つの結果が同じであれば、信頼できるパーティにより検証されたデータ処理結果は正しいとする、装置が提供される。

本発明の第５の側面によれば、処理側パーティにより処理されたデータ処理結果のリクエストを、リクエスト元パーティにて、処理側パーティへ送信すること、ただし、処理側パーティは、データ処理結果を得るために、データ提供パーティから受信されたデータを、対応するアルゴリズムを用いて処理した、送信することと；
処理側パーティから受信されたデータ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストを、信頼できるパーティへ、リクエスト元パーティにて送信することと；
を含む方法であって、信頼できるパーティは、検証することを求めるリクエストを受信するのに応答してリクエスト元パーティまたは処理側パーティからデータ処理結果を取得し、データおよび対応するアルゴリズムを処理側パーティから取得し、データを対応するアルゴリズムを用いて処理し、処理された結果と、受信されたデータ処理結果とを比較し、２つの結果が同じであれば、信頼できるパーティにより検証されたデータ処理結果は正しいとする、方法が提供される。

本発明の例示的な実施形態では、本方法は、信頼できるパーティに、処理側パーティから受信されたデータの事実性を検証するようリクエストするステップをさらに含む。

本発明の第６の側面によれば、少なくとも１つの送受信機および少なくとも１つのプロセッサを備える装置であって、前記プロセッサは前記装置に、
処理側パーティにより処理されたデータ処理結果のリクエストを、処理側パーティへ送信すること、ただし、処理側パーティは、データ処理結果を得るために、データ提供パーティから受信されたデータを、対応するアルゴリズムを用いて処理した、送信することと；
処理側パーティから受信されたデータ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストを、信頼できるパーティへ送信することと；
を実行させるように構成され、信頼できるパーティは、検証することを求めるリクエストを受信するのに応答して装置または処理側パーティからデータ処理結果を取得し、データおよび対応するアルゴリズムを処理側パーティから取得し、データを対応するアルゴリズムを用いて処理し、処理された結果と、受信されたデータ処理結果とを比較し、２つの結果が同じであれば、信頼できるパーティにより検証されたデータ処理結果は正しいとする、装置が提供される。

本発明の第７の側面によれば、プロセッサおよびメモリを備える装置が提供され、前記メモリは、前述の方法のいずれか１つによるステップを実行するべく前記プロセッサにより実行可能な命令を含む。

本発明の第８の側面によれば、前述の方法のいずれか１つによる方法のステップを実行するためのコードを備えるコンピュータプログラムが提供される。

本発明の第９の側面によれば、前述の方法のいずれか１つによる方法のステップを実行するためのコンピュータプログラムコードを保持するコンピュータ可読ストレージ媒体が提供される。

本発明の第１０の側面によれば、前述の方法のいずれか１つによるステップを実行する手段を備える装置が提供される。

本発明の上記の例示的な実施形態は、任意の適切な形で組み合わされることにより、本発明の実装が、処理側パーティに関するセキュリティ関連の特性を解決または少なくとも改善することを可能にすることができる。いくつかの特定の実施形態では、コンテキスト関連のプロパティがサポートされ、他の実施形態では、暗号化を使用することによりプライバシーが保護される。他のいくつかの特定の実施形態では、処理側パーティにより使用されるデータの事実性さえも検証または評価可能である。本発明のソリューションを適用することにより得られる利点が、当業者にとり重大であることは明らかである。

付属の添付図面は、本発明の例示的な実施形態を例示するものであり、それら実施形態は、本発明の原理を説明するためのものにすぎず、ネットワーク環境およびその動作または具体的構造のいずれについても、本発明を、例示される詳細にいかなる側面からも限定するものではない。なお、それら図面は、本発明を簡潔かつ明瞭に例示するために、本発明に関係する構成要素のみを示し、ネットワーク、デバイス、もしくは方法のフローを動作させるために必要とされ得る他のコンポーネント、またはそれらに一般に使用／展開されるコンポーネントを省略しているが、このことは、本発明のそうした様々な実施形態が上記または任意の追加の構成のいずれかを除外することを意味してはいない。

本発明の様々な実施形態を実装のため応用可能である例示的なネットワークアーキテクチャを示す例示図である。 本発明の一実施形態による、図１に示されたネットワークアーキテクチャにおける関連パーティ間のやり取りを例示するプロセスである。 本発明の一実施形態による、図１に示された信頼された監査プロキシ（ＴＡＰ：Ｔｒｕｓｔｅｄ Ａｕｄｉｔｏｒ Ｐｒｏｘｙ）での動作を例示するプロセスである。 本発明の一実施形態による、図１に示されたＣＳＰでの動作を例示するプロセスである。 本発明の一実施形態による、図１に示されたＲＰでの動作を例示するプロセスである。 本発明の一実施形態による、図１に示されたネットワークアーキテクチャにおける関連パーティ間の例示的なメッセージフローを示す。 本発明の例示的な実施形態を実施するのに適した様々な装置の簡略化したブロック図である。

詳細説明

以下、添付の図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に記載する。本明細書全体を通して、特徴、利点への言及または同様の文言は、本発明により実現され得る特徴および利点のすべてが本発明のいずれかの単一の実施形態に含まれるべきであることも、含まれることも示唆しない。むしろ、特徴および利点に言及する文言は、或る実施形態に関連して記載された具体的特徴、利点、または特性が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味するものと理解される。さらに、本発明の記載された特徴、利点、および特性が、１つ以上の実施形態において任意の適切な形で組み合わされてもよい。当業者には当然のことながら、本発明は、特定の実施形態の具体的特徴または利点のうちの１つ以上を用いずに実施されてもよい。他の場合には、本発明のすべての実施形態には存在しないかもしれない追加の特徴および利点が特定の実施形態において認識されることもある。

図１は、ＩｏＴクラウドコンピューティングシナリオの例示的なネットワークアーキテクチャを示す。図１は、４種類のエンティティ、すなわちデータプロバイダ（ＤＰ：Ｄａｔａ Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）、クラウドサービスプロバイダ（ＣＳＰ）、リクエスト元パーティ（ＲＰ：Ｒｅｑｕｅｓｔｉｎｇ Ｐａｒｔｙ）、および信頼された監査プロキシ（ＴＡＰ）を示す。ここで、図１はいくつかのＤＰおよびＲＰを別々に示す。しかしながら、上記４つのエンティティすべての数が、図示されているそれらの数に限定されないということは明らかである。実際には、複数のＴＡＰ、ＤＰなどがある可能性も十分にある。さらに、付近に位置する、または図１に示されたエンティティとやり取りさえもする、またはＣＳＰとＲＰとの間などの転送ノードとして動作する、他の様々なネットワークエンティティが存在することができる。

図１に示されたＤＰは、物理的世界とやり取りし、（場合によっては様々なコンテキストにおける）物体の情報を検出、監視、または検知する。次にＤＰは、収集データをさらなる処理のためにＣＳＰに提供することができる。さらに、本発明の背景で述べたように、プライバシー保護または他の目的を考慮して、ＤＰにより収集されたデータはＣＳＰに送られる前に暗号化可能である。

一方、ＣＳＰはＤＰにない機能および能力を有する。ＣＳＰは、例えばＲＰの観点からは、ＤＰにより提供されたデータを処理するにつき半信頼されているか、または信頼されていない。したがって、ＤＰにより収集された物理的物体の非公開データが脅威にさらされる可能性、または破壊される可能性さえもある。例示的な実施形態またはシナリオでは、ＣＳＰはコンテキストアウェアネスをサポートすることができる。これは、図１に示されたＲＰが、特定のコンテキストに特有のデータをリクエストまたは問い合わせすることができるということを意味する。

ＴＡＰは、後からＣＳＰで準同型計算などをするためにＤＰによる暗号化が望まれる場合に不可欠な鍵をＤＰに発行する、資格のあるＲＰにアクセスキーを発行する、ＣＳＰデータ処理の正しさまたはデータソースの事実性および真正を検証する、またはＣＳＰデータ処理結果に対するＲＰのアクセス権の適格性検査までもするなど、セキュリティ関連タスクを担う。ここで、ＴＡＰによる検証の実行を実現するために、ＴＡＰは信頼できるパーティである。したがって、ＲＰが認証済みのパーティであるかどうか、そのアイデンティティ、その権利および適格性など、ＲＰの適格性についての検査も、ＴＡＰによって保証可能である。

ＲＰは、インテリジェントかつユビキタスなサービスをエンドユーザに提供するためにＣＳＰのデータ処理／計算結果を使用する必要があるパーティである。例示的な実施形態では、ＲＰは、種々のコンテキストにおけるデータ処理／計算結果をＣＳＰに問い合わせる。その場合、ＣＳＰは、コンテキストベースクエリ、すなわちコンテキストアウェアネスをサポートする。そうであれば、種々のコンテキストにおけるデータ処理の正しさの検証およびデータ収集の事実性の監査もなされ得る。具体的なシナリオにおいて、例えば別のＤＰ、ＣＳＰなどの任意のエンティティがＲＰとなり得ることは、容易に分かる。ここで、ＲＰは、ＣＳＰの最終的なデータ処理結果にしかアクセスできず、中間結果または生データ（ＤＰにより収集されＤＰによりＣＳＰに送られたデータ）にアクセスする権利はない。さらにＲＰは、受信されたデータ処理結果の正しさを検証すること、またはデータ収集の事実性を検証もしくは監査することまでも、ＴＡＰにリクエストすることができる。

ここで、本発明では、当然のことながら、例えばユーザの位置、通話情報、特定の位置または特定の時間における無線接続性品質、着信／発信データトラフィック、個人の（心拍、血圧、呼吸量／頻度などのような）健康関連情報などの種々のタイプのデータを、個人の携帯電話、スマートウォッチ、またはウェアラブルセンサ／デバイスのような様々なデバイスによって収集可能であろう。収集データは次に、計算などのさらなる処理のためにＣＳＰに提供される。こうして、図１に示されたＤＰにより収集されたデータに基づく処理結果は、多様なスマートサービスを提供するために種々のＩｏＴサービス（図１に示されたＲＰの一種と理解することができる）により使用可能となる。さらに、ＣＳＰにて異なるタイプのデータの計算または処理に使用されるアルゴリズムは異なるものとすることができ、特定のデータの特性およびＲＰパーティの要求に基づき選択することができる。

上述したとおり、図１に示されたシナリオでは、ＣＳＰが完全には信頼されていないこと、および監視される物体のプライバシーの保護が望まれる場合があることを考慮し、ＩｏＴのアーキテクチャ中の「モノ」により、またはそのほか、任意の通信ネットワークなどの中の適用可能もしくは適切な任意のデバイスなどにより収集されたデータは、暗号化可能である。この場合、適切または適用可能な様々な暗号化をＤＰ側で使用できることは容易に分かる。暗号化が利用されれば、プライバシー保護を伴うデータ収集が（少なくともある程度）実現される。暗号化が利用される場合、ＤＰはＴＡＰに、暗号化に必要な鍵をリクエストして、それを暗号化中に使用することができる。

図１に示された環境は、例示でしかなく、本願明細書に記載された本発明の実施形態の使用または機能性の範囲についていかなる限定を示唆することも意図していない。当然のことながら、図１に関連して例示されたアーキテクチャおよび対応する機能性は、そのいくつかの部分を追加、削除、または置換して実装することもできる。

次に、本発明の一実施形態による図１に示されたネットワークアーキテクチャ内の関連パーティ間のやり取りについて、以下、図２に関連して説明する。本願明細書において、図２に示されたプロセスは、コンテキストアウェアネスがサポートされ、ＤＰでの暗号化、ＴＡＰによるＲＰの認証、ならびに正しさ（correctness）および事実性（facticity）両方の検証がＲＰによりリクエストされる、非常に具体的なシナリオである。

図２のブロック２０１に示されているように、ＤＰは、種々のコンテキストにおいて検知されたＩｏＴデータをＣＳＰに提供する。ここでＤＰは、ＩｏＴの中の「モノ」とみなすことができ、その検知したデータをＴＡＰにより提供された鍵を用いて暗号化し、それに署名する（そのコンテキストアウェアネスがサポートされていればコンテキストＩＤも示される）。次にＤＰは、暗号化データ、コンテキストＩＤ、および対応する署名をＣＳＰへ送信する。これらはＣＳＰ側でマルチパーティ計算の入力として使用される。

図２のブロック２０２において、ＣＳＰは、受信されたデータを処理する。例えばＣＳＰは、一部または全部のＤＰ（これらはデータプロバイダであってもよく、かつデータソースである）からの種々のコンテキストにおけるデータを種々のアルゴリズムを適用して計算し、計算結果に署名する。ここで、ＣＳＰにより使用される当該アルゴリズムは、関連するコンテキストに特有なものとすることができ、ＣＳＰは、付随するコンテキスト識別情報に従って適切なアルゴリズムを識別または選出または選択することができる。

図２のブロック２０３において、ＲＰは、ＣＳＰにより処理されたデータの処理結果をＣＳＰにリクエストする。ＣＳＰがコンテキストアウェアネスをサポートする（すなわちＣＳＰが異なるコンテキストのデータ処理結果を識別できる）場合、ＲＰは、特定のまたは具体的なコンテキストに関するデータ処理結果をリクエストすることができる。この場合、セキュリティに配慮するために、またはＣＳＰにより有料サービスが提供される場合に、ＣＳＰは、認証など、ＲＰのアイデンティティの検査をＴＡＰにリクエストすることができる。当然ながら、そのような適格性の検査は、例えば当該サービスがすべてのユーザに対して無料でありプライバシー保護レベルが比較的低い場合には、任意的である。

図２のブロック２０４において、ＴＡＰは、ＣＳＰのリクエストに基づきＲＰのアクセス権を検査する。続いて、結果が肯定的であれば、すなわちＲＰがこの検査を通過すれば、ＴＡＰはブロック２０５において、復号鍵をＲＰに送る（これはＲＰの秘密鍵により取得できる）。ここで検査が否定的であれば、ＴＡＰは、ＲＰからのリクエストを拒否するようＣＳＰに通知することができ、またはこれを単に無視する（その場合、ＣＳＰが一定期間内に何らのフィードバックもＴＡＰから受信しなければＣＳＰはＲＰを拒否することになり、またはＲＰがデータ処理結果へのアクセスに必要な関連情報を受信できなければＲＰはＣＳＰに対するすべてのアクセスに失敗する）。当然、ＤＰにおいてセキュリティ関連で配慮すべき事項が何らないため、ＤＰが収集データを暗号化なしで単にＣＳＰに送るのであれば、このステップは省略可能である。同様に、ＤＰがその収集データに対して他の処理を実行する場合は、このステップにてＴＡＰは、ＲＰがＤＰの実行した処理を元に戻すのに必要な情報を、ＲＰに適宜提供することができる。ここで、処理を元に戻すとは、受信されたデータ結果を使用するために、ＤＰの実行した処理と比較して逆の方向にＲＰが実行する必要がある、任意の処理を意味する。

ＴＡＰから復号鍵を受信すると、図２のブロック２０６においてＲＰは、リクエストしたデータ処理結果にアクセスすることができる。やはり明らかなことではあるが、このステップはステップ２０５より前に実行可能である。例えば、ＴＡＰは、復号鍵をＲＰに直接送らずに、ＲＰにアクセス権があると示すメッセージを用いてＣＳＰに応答してもよい。その結果、ＣＳＰは、リクエストされたデータ処理結果を用いてＲＰに応答するが、その場合には、ＴＡＰが続いてまたは同時に、必要な復号鍵をＲＰに提供してもよい。さらに、ＲＰのリクエストがあり次第、ＴＡＰが復号鍵を提供することも可能である。当然のことではあるが、いずれにしても、一定の順番の有無を問わず、適用可能な任意のプロセスを適宜定めることができる。

ＲＰは、ＣＳＰから取得されたデータ処理結果の正しさを検査したい場合、またはＣＳＰによる当該データ処理結果の作成に使用されたデータの事実性を知りたい場合、図２のブロック２０７において、検証を実行するようＴＡＰにリクエストしてもよい。そのようなシナリオでは、ＲＰが関連情報をＴＡＰに提供してもよく、ＴＡＰは、ＲＰのリクエストに対処し、後でフィードバックする。

上記から、ＤＰ、ＣＳＰ、ＲＰ、およびＴＡＰ間の（コンテキストアウェアネスおよびプライバシー保護を用いた）例示的なプロセスが分かる。ステップ２０４、２０５、ステップ２０７での正しさまたは事実性の検証など、上記ステップの一部または単一ブロック内の動作もしくは一部の動作は必須ではなく、または任意的であり、それらの一部が分割、組み合わせ、逆順など別の形で定められてもよいことも明らかである。

以下、図３〜５は、それぞれＴＡＰ、ＣＳＰ、およびＲＰ側の、図１に示された環境における、本発明の例示の実施形態による動作を示す。

図３に示されているように、ブロック３０１にてＴＡＰは、データ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストをＲＰから受信するのに応答してＲＰまたはＣＳＰからデータ処理結果を取得する。ここで、データ処理結果とは、ＲＰによりＣＳＰから取得されるものである。ブロック３０２にて、ＴＡＰはさらに、ＣＳＰがＤＰから受信した生データおよび対応するアルゴリズムをＣＳＰから取得する。ここで、対応するアルゴリズムとは、受信したデータを処理してデータ処理結果を得るためにＣＳＰにより使用されるものである。ステップ３０３にてＴＡＰは、取得したデータを対応するアルゴリズムを用いて再度処理し、処理された結果と、受信されたデータ処理結果とを比較する。その結果、２つの結果が同じであればデータ処理結果は正しいとする。

当然のことながら、ＴＡＰは、ＲＰからデータ処理結果を受信すればＲＰにより受信された結果を検証し、ＣＳＰからデータ処理結果を受信すればＣＳＰにより取得された結果を検証する。２つのシナリオの違いは、例えばＣＳＰが信頼できないものである場合、ＲＰにより受信された結果が、ＣＳＰ側でＣＳＰにより実際に取得された結果とは異なる可能性があるということである。したがって、ＴＡＰに、ＲＰにより受信された結果を検証させるか、またはＣＳＰにより得られた／取得された結果を検証させるか、またはその両方とするかは、種々のネットワーク環境における具体的な取り決めに依存する。

他の例示的な実施形態では、暗号化および署名を利用可能であり、他のシナリオでは、そのコンテキストに特有のデータも使用可能である。そのような場合、ＲＰは、ＣＳＰにより署名された、署名付きの取得済みデータ処理結果を、（任意選択で対応するハッシュコードとともに）ＴＡＰへ送信することができる。その結果、ＴＡＰは、ＣＳＰの処理の正しさを検証するために、暗号化されたデータ（これに対して対応するアルゴリズムが適用されＲＰに提供されたデータ処理結果が取得される）を得るべく、ＣＳＰに問い合わせを行ってもよい。任意選択で、ＤＰは、あるコンテキストにおけるその収集データに（例えばバッチ方式で）署名する。これにより、ＴＡＰが、例えば分析およびマイニングによって悪意あるデータ入力を発見することで、データの事実性の監査または検証時に、悪意あるＤＰを発見できるようにすることができる。この場合、ＴＡＰは、ＣＳＰにて受信されてさらに使用された収集データをマイニングして、データソースが何らかの異常な挙動をしているかどうかを、例えば過去のパターンの比較によって分析することができる。

本発明の別の例示的な実施形態では、上述したように、ＴＡＰは、ＣＳＰによって維持されているデータにアクセスする権利をＲＰが有するかどうかを検査することができる。

図４に示されているように、ブロック４０１にてＣＳＰは、上述したように、ＤＰから受信されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理し、それによってデータ処理結果を得る。ここで、ＣＳＰまたはシステム全体がＲＰによるコンテキスト関連クエリをサポートする場合、その使用アルゴリズムはコンテキストごとに異なってもよい。さらに、所望されかつ可能な任意の処理をＣＳＰにて展開できることは容易に理解できる。４０２のブロックにて、ＣＳＰは、ＲＰからリクエストを受信するのに応答してＲＰの要求するデータ処理結果を送信する。任意的に、当該リクエストは、コンテキストに関連する環境のシナリオでは、具体的なコンテキスト識別情報を示すことができる。４０３のブロックにて、ＣＳＰは、データおよび対応するアルゴリズムを、（ＲＰからの検証のリクエストに基づく）ＴＡＰからのメッセージに応答して送信する。続いて、ＣＳＰにより提供された情報に対してＴＡＰが検証を実行することができる。本発明の例示的な実施形態において、ＴＡＰにより検証されるデータ処理結果は、ＲＰではなくＣＳＰから取得されてもよい。

上記で既に例示された本発明の例示的な実施形態では、ＣＳＰはさらに、ＲＰによりリクエストされたデータ処理結果を提供する前または後に、ＲＰの適格性を検査するようＴＡＰにリクエストすることもできる。

図５に示されているように、５０１のブロックにて、ＲＰは、データ処理結果のリクエストをＣＳＰへ送信し、ＣＳＰは、ＤＰから受信されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理してデータ処理結果を得る。５０２のブロックにて、ＲＰは、ＣＳＰから受信されたデータ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストをＴＡＰへ送信する。その結果、ＴＡＰは上述した検証を実行する。本発明の例示的な実施形態において、ＲＰは、データの事実性を検証するようＴＡＰにリクエストすることもできる。

図２〜５に示された様々なブロックは、方法ステップ、および／またはコンピュータプログラムコードの動作から生じる動作、および／または関連機能（単数または複数）を実行するよう構築された連結された複数の論理回路要素とみなされ得る。上述の概略図は、概して論理フローチャート図として記載されている。よって、図示された順序およびラベル付きのブロックは、提示される方法の特定の実施形態を示すに過ぎない。例示された方法の１つ以上のステップまたはその一部と機能、論理、または効果において等価な他のステップおよび方法または動作が考え出されてもよい。さらに、特定の方法が生じる順序は、図示された対応するステップの順序に厳密に従ってもよいし、従わなくてもよい。

図６は、本発明の一実施形態による、図１に示されたネットワークアーキテクチャにおける関連パーティ間の例示的なメッセージフローを示す。したがって、メッセージ中に含まれる情報または関連エンティティにより行われる動作を例示するために具体的なパラメータが利用されている。しかしながら、これらのチャートはいずれも例示的なものであり、単に本発明の理解を容易にするためのものであり、よって、本発明に対するいかなる限定ともみなされてはならないということに留意すべきである。

以下では、ＣＳＰにて使用されるアルゴリズムが完全準同型暗号をサポートすると想定する。すなわち、そのアルゴリズム使用後の結果は、ＤＰにより提供された暗号化データであって、ＣＳＰにより実行された当該計算結果に入力された当該暗号化データの暗号方式と、同じ暗号方式で暗号化されている。したがって、この暗号化された結果は、対応する復号鍵を用いてＲＰにより復号可能である。

理解を容易にするために、下記の表１は、システムセットアップの手順とそのメッセージを例示的に示すために使用されるいくつかのパラメータを要約する。

図６に示されているように、システムセットアップのために、必要に応じて各システムエンティティｘは、それ専用の公開鍵と非公開鍵とのペア、すなわちＰＫ＿ｘおよびＳＫ＿ｘを生成する。同じくＴＡＰは、ＰＫ＿ｈおよびＳＫ＿ｈを生成して、準同型鍵ＰＫ＿ｈを各ＤＰ＿ｉ（ｉ＝１，……，Ｉ）に発行する。ここで、ＴＡＰはさらに、その生成したＰＫ＿ｈにＳＫ＿ＴＡＰで署名する。なお、ここで利用される鍵は、動的に変更されること、またはコンテキストごとに異なるものとすることができる。さらに、システム中に複数のＰＫ＿ｈ鍵が存在できる。本願明細書では、簡易化のため図６は、準同型暗号鍵を表すためにＰＫ＿ｈ、準同型復号鍵を表すためにＳＫ＿ｈのみを示す。当然、各システムエンティティは、その公開鍵ＰＫ＿ｘを他のシステムエンティティに公表することができる。

上述したように、ＤＰはデータを収集する。続いて、ＤＰ＿ｉは、コンテキストＣ＿ｊにおける収集データＤ＿ｉｊをＣＳＰに提供するに当たり、監視対象の物体のプライバシーを保護するために、ＴＡＰによって発行された準同型鍵ＰＫ＿ｈを使用してＤ＿ｉｊを暗号化する、Ｅ（ＰＫ＿ｈ，Ｄ＿ｉｊ）（これはＰ（Ｄ＿ｉｊ）とも表記される）。同時にＤＰ＿ｉは、送るべきデータ、すなわちＰ（Ｄ＿ｉｊ）に署名し、その結果、Ｓｉｇｎ（ＳＫ＿ＤＰ＿ｉ，Ｐ（Ｄ＿ｉｊ））を得る。それによって、データパッケージＰ（Ｄ＿ｉｊ）のハッシュコード（すなわちＨ（Ｐ（Ｄ＿ｉｊ）））（Ｐ（Ｄ＿ｉｊ）＝｛Ｅ（ＰＫ＿ｈ，Ｄ＿ｉｊ），Ｃ＿ｊ｝）が署名される。続いてＤＰ＿ｉは、Ｐ（Ｄ＿ｉｊ），Ｓｉｇｎ（ＳＫ＿ＤＰ＿ｉ，Ｈ（Ｐ（Ｄ＿ｉｊ）））をＣＳＰに送る。

次にＣＳＰは、データ処理および計算を実行する。ＣＳＰは、対応する準同型アルゴリズムＦ＿ｊをＣ＿ｊに基づいて選択して、ＤＰ＿ｉから受信されたコンテキストＣ＿ｊにおける暗号化データＥ（ＰＫ＿ｈ，Ｄ＿ｉｊ）を処理し、それによって暗号化データ処理結果Ｅ（ＰＫ＿ｈ，ＤＭ＿ｊ）、すなわち、Ｅ（ＰＫ＿ｈ，ＤＭ＿ｊ）＝Ｆ＿ｊ（｛Ｅ（ＰＫ＿ｈ，Ｄ＿ｉｊ）｝）を得る。（ｉ＝１，……，ｎ）。本願明細書において、ＤＭ＿ｊは、コンテキストｊにおける収集データ（すなわちＤ＿ｊ）に対するＣＳＰでの処理／計算結果を表す。

続いて、必要なときにＲＰ＿ｋが、Ｃ＿ｊおよびＰＫ＿（ＲＰ＿ｋ）を含むリクエストメッセージを用いて、Ｃ＿ｊにおけるデータ処理および計算結果をＣＳＰにリクエストする。

ＣＳＰは、リクエストを受信すると、そのリクエストをＲＰ＿ｋのアクセス権の検査のためにＴＡＰに転送する。

その結果、関連するＴＡＰがこの検査を実行する。ＲＰ＿ｋが現在のアクセスポリシーを通過すれば、すなわち検査結果が肯定的であれば、ＴＡＰは、公開鍵暗号スキームに基づきＲＰ＿ｋの公開鍵を用いて暗号化されたＳＫ＿ｈ、すなわちＥ'（ＰＫ＿ＲＰ＿ｋ，ＳＫ＿ｈ）を発行する。ＴＡＰは、Ｅ'（ＰＫ＿ＲＰ＿ｋ，ＳＫ＿ｈ）をＲＰへ直接送信するか、またはＣＳＰへ送信する。後者の場合、ＣＳＰはさらに、受信されたデータパッケージ、すなわちＥ'（ＰＫ＿ＲＰ＿ｋ，ＳＫ＿ｈ）をＲＰ＿ｋに配信する。

ＲＰ＿ｋのアクセス権の検査が肯定的であることを受けて、ＣＳＰは、Ｅ（ＰＫ＿ｈ，ＤＭ＿ｊ）、Ｓｉｇｎ（ＳＫ＿ＣＳＰ，Ｈ（Ｅ（ＰＫ＿ｈ，ＤＭ＿ｊ）））、ならびに任意選択でＥ'（ＰＫ＿ＲＰ＿ｋ，ＳＫ＿ｈ）およびＣ＿ｊ、またはそれらの任意の適切な組み合わせを含むデータパッケージをＲＰ＿ｋへ送信する。なお、ＴＡＰは、このステップで肯定的な検査結果が得られれば、Ｅ'（ＰＫ＿ＲＰ＿ｋ，ＳＫ＿ｈ）をＲＰ＿ｋに直接発行することができる。

このパッケージを受信した後、ＲＰ＿ｋは、そのＳＫ＿ＲＰ＿ｋを用いてＥ'（ＰＫ＿ＲＰ＿ｋ，ＳＫ＿ｈ）を復号してＳＫ＿ｈを得ることができ、これはさらに、ＤＭ＿ｊの平文を得るために使用される。

上述した実施形態によれば、ＲＰがＣＳＰの処理結果を信頼しないこともある。この場合、ＲＰは、Ｃ＿ｊ、ＤＭ＿ｊのハッシュコード（すなわちＨ（ＤＭ＿ｊ））、ＣＳＰにより提供された署名すなわちＳｉｇｎ（ＳＫ＿ＣＳＰ，Ｈ｛Ｅ（ＰＫ＿ｈ，ＤＭ＿ｊ），Ｅ'（ＰＫ＿ＲＰ＿ｋ，ＳＫ＿ｈ），Ｃ＿ｊ｝）などの必要な情報を提供することで、ＲＰの受信したデータ処理結果（計算、マイニング、統計的分析、パターン認識、有用情報抽出など）の正しさを検証するようＴＡＰにリクエストする。本発明の例示的な実施形態では、リクエストは、否認防止を保証するためにＲＰによって署名可能である。その結果、ＲＰ＿ｋにより送られるリクエストＡＲ＿ｋは、｛Ｃ＿ｊ，Ｈ（ＤＭ＿ｊ），Ｓｉｇｎ（ＳＫ＿ＣＳＰ，Ｈ｛Ｅ（ＰＫ＿ｈ，ＤＭ＿ｊ），Ｅ'（ＰＫ＿ＲＰ＿ｋ，ＳＫ＿ｈ），Ｃ＿ｊ｝），Ｓｉｇｎ（ＳＫ＿ＲＰ＿ｋ，｛Ｃ＿ｊ，Ｈ（ＤＭ＿ｊ），Ｓｉｇｎ（ＳＫ＿ＣＳＰ，Ｈ｛Ｅ（ＰＫ＿ｈ，ＤＭ＿ｊ），Ｅ'（ＰＫ＿ＲＰ＿ｋ，ＳＫ＿ｈ）｝）｝を含む。

この場合、ＴＡＰは、Ｅ（ＰＫ＿ｈ，ＤＭ＿ｊ）を生成するために使用されたＦ＿ｊおよびすべてのＥ（ＰＫ＿ｈ，Ｄ＿ｉｊ）を得るためにＣＳＰに問い合わせをすることにより当該の検証を実行する。ＴＡＰは、Ｅ（ＰＫ＿ｈ，Ｄ＿ｉｊ）を復号してすべてのＤ＿ｉｊを得て、それらをＦ＿ｊに入力し、平文のＤＭ＿ｊ、すなわちＤＭ＿ｊ＝Ｆ＿ｊ（｛Ｄ＿ｉｊ｝）（ｉ＝１，……，ｎ）を得る。ＴＡＰはさらに、ＣＳＰでの計算および処理が正しいかどうかを判定するために、Ｆ＿ｊから出力されたＤＭ＿ｊのハッシュコードと、ＲＰによって提供されたものとを比較する。

本発明の例示的な一実施形態によれば、ＴＡＰは、データソース（ＤＰ）の事実性および真正を調査することができる。ＴＡＰは、ＣＳＰからＳｉｇｎ（ＳＫ＿ＤＰ＿ｉ，Ｐ（Ｄ＿ｉｊ））を得て、過去データマイニングおよびパターン学習などに基づきデータ収集の異常を調べる。

上記は、暗号化およびコンテキストクエリの両方がサポートされている実施形態を例示した。しかしながら、これが詳細な具体例に過ぎないことは明らかである。相対的に概略的な、または一般化された動作は、既に図２〜５に示された。したがって、ここで図６に示されまたは例示された任意のメッセージ、パラメータは、本発明に対するいかなる限定ともみなされるべきではない。

上記は、本発明の様々な実施形態を例示した。本発明を実装すると、クラウドサーバなどの特定のパーティの正しさの検証が、信頼できるパーティにおいて実現される。その結果、不誠実なＣＳＰ、あるいは各種データ収集、処理、さらにはデータ提供の間に悪意を持って挙動するものを識別することができる。特定のシナリオでは、プライバシー保護がサポートされる。この場合、データマイニング／処理／計算におけるプライバシーが確保される。例えば、データ処理を実行するパーティおよびリクエスト元パーティのいずれも、ネットワーク中でデータソースにより収集された平文データを得ることはできない。任意選択で、データソースによって提供されたデータの事実性も、信頼できるパーティによって検証可能である。任意選択で、資格のあるＲＰのみが、ＣＳＰからのデータ処理の結果にアクセスすることができる。任意選択で、本発明は、異なるアルゴリズムを適宜適用することによって異なるコンテキストにおけるデータのクエリをサポートする。

上記では、半信頼されているパーティまたは信頼されていないパーティでの処理の正しさに関する検証、コンテキストアウェアネスのサポートを伴うさらなる動作、およびデータ収集の事実性に関する検証など、本発明者らにより考え出された様々な動作が、クラウドコンピューティングおよびＩｏＴの環境の中で例示された。しかしながら、本発明はそのような特定の環境に限定されないということに留意されたい。いくらか調整または修正を施せば、本発明のソリューションは、本発明の基本的な意図から逸脱しない限り、任意の適用可能なタイプの既存ネットワークアーキテクチャまたは後に出現したネットワークアーキテクチャにおいて使用可能である。例えば、本発明のいくつかの具体的な応用可能分野としては、分散型電子契約管理、スマートメータに基づく負荷管理、健康保険詐欺および乱用、防衛・法執行・情報機関・商用ネットワークのためのポリシーアジャイル型暗号化ネットワーキング、プライバシー保護型経路包含、プライバシー保護型ストリングマッチング、ソーシャルトラストネットワークにおけるプライバシー強化型推薦者システム、ソーシャルネットワーキングにおけるユーザプロファイルマッチング、信用調査用途、非公開・連携型予測およびベンチマーキング、プライバシー保護型ゲノム計算、内部関係者脅威（例えばビジネスパートナー）に対する保護、プライバシー保護型電子投票などが考えられるが、これらに限定はされない。

図７は、本発明の例示的な実施形態の実施に使用するのに適した様々な装置の簡略化したブロック図である。図７では、本発明の様々な実施形態を実装するのに適したこの装置は、少なくとも１つのプロセッサ（図７に示されているデータプロセッサ（ＤＰ：ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）７１０Ａなど）、およびコンピュータプログラムコード（プログラム（ＰＲＯＧ：ｐｒｏｇｒａｍ）７１０Ｃ）など）を備える少なくとも１つのメモリ（メモリ（ＭＥＭ：ｍｅｍｏｒｙ）７１０Ｂなど）を備えてもよい。該少なくとも１つのメモリおよびコンピュータプログラムコードは、該少なくとも１つのプロセッサとともに、ネットワークエンティティ７１０に、図１〜６とともに説明された動作および／または機能のいずれかを実行させるよう構成されてもよい。代わりに、またはさらに、ネットワークエンティティ７１０は、図１〜６の前述のステップおよび方法の機能を実装する様々な手段および／またはコンポーネントを備えてもよい。

本発明の例示的な実施形態では、ＰＲＯＧ７１０Ｃは、関連するＤＰによって実行されると装置が上記で説明された例示的な実施形態に従って動作できるようにするプログラム命令を備えると想定される。すなわち、本発明の例示的な実施形態は、ネットワークエンティティ７１０のＤＰ７１０Ａにより実行可能なコンピュータソフトウェアによって、またはハードウェアによって、またはソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによって少なくとも一部が実装されてもよい。

ＭＥＭ７１０Ｂは、ローカルの技術環境に適した任意のタイプのものであればよく、半導体ベースのメモリデバイス、フラッシュメモリ、磁気メモリデバイスおよびシステム、光メモリデバイスおよびシステム、固定メモリ、ならびにリムーバブルメモリなど、任意の適切なデータストレージ技術を使用して実装され得る。ＤＰ７１０Ａは、ローカル技術環境に適した任意のタイプのものであればよく、非限定的な例として、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、およびマルチコアプロセッサアーキテクチャに基づくプロセッサのうちの１つ以上を含んでもよい。

一般に、様々な例示的実施形態が、ハードウェアもしくは専用回路、ソフトウェア、論理、またはその任意の組み合わせに実装され得る。例えば、一部の側面がハードウェアに実装され、他の側面がコントローラ、マイクロプロセッサ、または他のコンピューティングデバイスにより実行され得るファームウェアまたはソフトウェアに実装されてもよいが、本発明はこれに限定されない。本発明の例示的な実施形態の様々な側面は、ブロック図、フローチャートとして、またはその他何らかの図形表現を使用して例示および記載され得るが、当然のことながら、本願明細書に記載されたこれらのブロック、装置、システム、技術、または方法は、非限定的な例として、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、専用回路もしくは論理、汎用ハードウェアもしくはコントローラもしくは他のコンピューティングデバイス、またはその何らかの組み合わせに実装され得る。

当然のことながら、本発明の例示的な実施形態の少なくとも一部側面は、１つ以上のコンピュータまたは他のデバイスにより実行される１つ以上のプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令において具現化されてもよい。一般に、プログラムモジュールは、コンピュータまたは他のデバイスのプロセッサによって実行されると、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。コンピュータ実行可能命令は、ハードディスク、光ディスク、リムーバブルストレージ媒体、ソリッドステートメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）などのコンピュータ可読媒体上に記憶されてもよい。当業者には当然のことながら、プログラムモジュールの機能性は、様々な実施形態における要望通りに組み合わされても、または分散させてもよい。さらに、この機能性の全部または一部が、ファームウェア、または集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）などのハードウェア等価物において具現化されてもよい。

本発明の具体的な実施形態が開示されたが、当業者には当然のことながら、本発明の意図および範囲から逸脱することなく具体的な実施形態に対して変更を加えることができる。したがって、本発明の範囲は、具体的な実施形態に制限されるものではなく、添付の特許請求の範囲は、本発明の範囲内のそうした応用、変更、および実施形態すべてを対象とするものとする。

添付の特許請求の範囲について、その動作、機能、またはステップは、その順序で実行または実施されなくてもよい。それらの動作、機能、またはステップを導入する順番は、その特定の順次実装を意味するものではない。当業者には当然のことながら、本発明の列挙されたソリューションに対して、任意の適用可能な変更、修正、または調整を加えることができる。

Claims (22)

1. リクエスト元パーティにより処理側パーティから取得されるデータ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストを前記リクエスト元パーティから受信するのに応答して、信頼できるパーティにて、前記リクエスト元パーティまたは前記処理側パーティから前記データ処理結果を取得することと；
   前記データ処理結果を得るために使用された前記データおよび対応するアルゴリズムを、信頼できるパーティにて前記処理側パーティから取得すること、ただし、前記処理側パーティは、前記データを処理するために前記対応するアルゴリズムを使用し、前記データ処理結果を得る、前記データおよび前記対応するアルゴリズムを前記取得することと；
   前記信頼できるパーティにて、前記取得されたデータを前記対応するアルゴリズムを用いて処理し、前記処理された結果と、受信された前記データ処理結果とを比較することと；
   を含む方法であって、前記２つの結果が同じであれば、前記信頼できるパーティにより検証された前記データ処理結果は正しいとする、方法。
2. 前記データおよび前記データ処理結果は、暗号化及び／若しくは署名され、並びに／又は前記データ処理結果は、コンテキストに関連がある、請求項１に記載の方法。
3. 前記処理側パーティから受信された前記データの事実性を、過去の情報、統計情報のうちの少なくとも１つに基づいて検証することをさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記過去の情報は、過去データマイニングおよび／またはデータパターン学習を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記処理側パーティにより維持されているデータにアクセスする権利を前記リクエスト元パーティが有するかどうかを検査することをさらに含む、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
6. 前記処理側パーティは、クラウドサービスプロバイダであり、前記処理側パーティによって処理される前記データは、モノのインターネットの中の少なくとも１つのデータ提供パーティから受信される、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. 前記アルゴリズムは、準同型暗号をサポートする、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
8. データ処理結果を得るために、処理側パーティにて、少なくとも１つのデータ提供パーティから受信されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理することと；
   リクエスト元パーティのリクエストを受信するのに応答して、前記処理側パーティにて、前記データ処理結果を前記リクエスト元パーティへ送信することと；
   前記データおよび前記対応するアルゴリズムの送信を要求する信頼できるパーティからのメッセージに応答して、前記処理側パーティにて、前記データおよび前記対応するアルゴリズムを送信すること、ただし、前記信頼できるパーティは、前記データ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストを前記リクエスト元パーティから受信すると前記メッセージを送る、前記データおよび前記対応するアルゴリズムを送信することと；
   を含む方法であって、前記信頼できるパーティは、前記データを、前記処理側パーティから取得された前記対応するアルゴリズムを用いて処理して、前記処理された結果と、受信された前記データ処理結果とを比較し、前記２つの結果が同じであれば、前記信頼できるパーティにより検証された前記データ処理結果は正しいとする、方法。
9. 前記処理側パーティにて、前記データ処理結果を前記信頼できるパーティへ送信することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記処理側パーティにより維持されているデータにアクセスする権利を前記リクエスト元パーティが有するかどうかを検査することを求めるリクエストを、前記信頼できるパーティへ、前記処理側パーティにて送信することをさらに含む、請求項８または９に記載の方法。
11. データ提供パーティから受信された前記データは、暗号化されており、前記処理側パーティにより前記リクエスト側パーティに提供された前記データ処理結果は、署名されており、かつ／または前記データ処理結果は、コンテキストに関連がある、請求項８〜１０のいずれかに記載の方法。
12. 前記処理側パーティは、クラウドサービスプロバイダであり、前記処理側パーティによって処理される前記データは、モノのインターネットの中の少なくとも１つのデータ提供パーティから受信される、請求項８〜１１のいずれかに記載の方法。
13. 前記アルゴリズムは、準同型暗号をサポートする、請求項８〜１２のいずれかに記載の方法。
14. 処理側パーティにより処理されたデータ処理結果のリクエストを、リクエスト元パーティにて、前記処理側パーティへ送信すること、ただし、前記処理側パーティは、前記データ処理結果を得るために、データ提供パーティから受信されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理する、前記送信することと；
    前記処理側パーティから受信された前記データ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストを、信頼できるパーティへ、前記リクエスト元パーティにて送信することと；
    を含む方法であって、前記信頼できるパーティは、検証することを求める前記リクエストを受信するのに応答して前記リクエスト元パーティまたは前記処理側パーティから前記データ処理結果を取得し、前記データおよび前記対応するアルゴリズムを前記処理側パーティから取得し、前記データを前記対応するアルゴリズムを用いて処理し、前記処理された結果と、受信された前記データ処理結果とを比較し、前記２つの結果が同じであれば、前記信頼できるパーティにより検証された前記データ処理結果は正しいとする、方法。
15. 前記データおよび前記データ処理結果は、暗号化及び／若しくは署名され、並びに／又は前記データ処理結果は、コンテキストに関連がある、請求項１４に記載の方法。
16. 前記信頼できるパーティに、前記処理側パーティから受信された前記データの事実性を検証するようリクエストすることをさらに含む、請求項１４または１５に記載の方法。
17. 前記処理側パーティは、クラウドサービスプロバイダであり、前記処理側パーティによって処理される前記データは、モノのインターネットの中の少なくとも１つのデータ提供パーティから受信される、請求項１４〜１６のいずれかに記載の方法。
18. プロセッサおよびメモリを備える装置であって、前記メモリは前記プロセッサにより実行可能な命令を含み、該命令は、前記プロセッサに実行されると、前記装置に、請求項１から１７のいずれかに記載の方法を遂行させるように構成される、装置。
19. 装置のプロセッサに実行されると、前記装置に、請求項１から１７のいずれかに記載の方法を遂行させるように構成されるコードを備えるコンピュータプログラム。
20. リクエスト元パーティにより処理側パーティから取得されるデータ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストを前記リクエスト元パーティから受信するのに応答して、信頼できるパーティにて、前記リクエスト元パーティまたは前記処理側パーティから前記データ処理結果を取得する手段と；
    前記データ処理結果を得るために使用された前記データおよび対応するアルゴリズムを、信頼できるパーティにて前記処理側パーティから取得する手段、ただし、前記処理側パーティは、前記データを処理するために前記対応するアルゴリズムを使用し、前記データ処理結果を得る、前記データおよび前記対応するアルゴリズムを前記取得する手段と；
    前記信頼できるパーティにて、前記取得されたデータを前記対応するアルゴリズムを用いて処理し、前記処理された結果と、受信された前記データ処理結果とを比較する手段と；
    を備える装置であって、前記２つの結果が同じであれば、前記信頼できるパーティにより検証された前記データ処理結果は正しいとする、装置。
21. データ処理結果を得るために、処理側パーティにて、少なくとも１つのデータ提供パーティから受信されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理する手段と；
    リクエスト元パーティのリクエストを受信するのに応答して、前記処理側パーティにて、前記データ処理結果を前記リクエスト元パーティへ送信する手段と；
    前記データおよび前記対応するアルゴリズムの送信を要求する信頼できるパーティからのメッセージに応答して、前記処理側パーティにて、前記データおよび前記対応するアルゴリズムを送信する手段、ただし、前記信頼できるパーティは、前記データ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストを前記リクエスト元パーティから受信すると前記メッセージを送る、前記データおよび前記対応するアルゴリズムを送信する手段と；
    を備える装置であって、前記信頼できるパーティは、前記データを、前記処理側パーティから取得された前記対応するアルゴリズムを用いて処理して、前記処理された結果と、受信された前記データ処理結果とを比較し、前記２つの結果が同じであれば、前記信頼できるパーティにより検証された前記データ処理結果は正しいとする、装置。
22. 処理側パーティにより処理されたデータ処理結果のリクエストを、リクエスト元パーティにて、前記処理側パーティへ送信する手段、ただし、前記処理側パーティは、前記データ処理結果を得るために、データ提供パーティから受信されたデータを対応するアルゴリズムを用いて処理する、前記送信する手段と；
    前記処理側パーティから受信された前記データ処理結果の正しさを検証することを求めるリクエストを、信頼できるパーティへ、前記リクエスト元パーティにて送信する手段と；
    を備える装置であって、前記信頼できるパーティは、検証することを求める前記リクエストを受信するのに応答して前記リクエスト元パーティまたは前記処理側パーティから前記データ処理結果を取得し、前記データおよび前記対応するアルゴリズムを前記処理側パーティから取得し、前記データを前記対応するアルゴリズムを用いて処理し、前記処理された結果と、受信された前記データ処理結果とを比較し、前記２つの結果が同じであれば、前記信頼できるパーティにより検証された前記データ処理結果は正しいとする、装置。