地産地消型アーキテクチャによるセンサネットワークデータのプライバシ保護

干川, 尚人, 下馬場, 朋禄, 伊藤, 智義

近年，カメラに代表されるネットワーク接続センサの増加と，顔認識などのデータ解析技術の発展によって，広域をサポートするセンサネットワークを介して，物理空間の人や物も，サイバー空間の情報として利用が可能になりつつある．これらは広い物理空間における人間の作業を代替する，将来の労働力不足を緩和する技術としても期待できるが，その一方で，センシングされる身の回りの情報も増加するため，プライバシデータに対する脅威も増している．センサデータを処理する主なネットワーク上のコンピューティングモデルとして，クラウドコンピューティングによるIoTプラットフォームがあるが，これは目的にかかわらず，まずデータを集約する垂直統合アーキテクチャであり，広域に点在する多数のセンサからデータを得るときに，本来の目的にかかわらない大量のプライバシデータも収集される問題がある．そこで我々は被センシング対象者とそれをとらえるセンサの位置に相関性があることに着目し，被センシング対象者の近傍にあるセンサデータのみ集約し，その場でデータ処理することで，アプリケーションの目的に関係ないデータ集約を不要にする，地産地消型アーキテクチャを提案する．また，本アーキテクチャとクラウドコンピューテイングを比較するために不要なプライバシデータの流通比を評価するための式を示し，あわせて近年研究開発が進んでいる分散アプローチのエッジコンピューティングとも比較を行う．そして，これらの結果から，提案アーキテクチャが広域なセンサネットワークデータのプライバシ保護に有用な手法であることを示す．

In recent years, person and things in physical space can also be searched as information on cyber space via a wide range of sensor networks, with the increase of network connection sensors typified by cameras and the development of data analysis technology such as face recognition. These technologies can be expected to alleviate future labor shortages by replacing human work in a wide physical space. Meanwhile, as personal information acquired by sensors also increases, the threat to our privacy data also increases. There are IoT platforms based on cloud computing as a major computing model on networks which processes sensor data. However, this model is a vertically integrated architecture that aggregates data regardless of the purpose. In addition, a large amount of privacy data irrelevant to the original purpose is also collected in the case of acquiring data from a large number of widely scattered sensors. We focus on the correlation between the target to be sensed and the position of the sensor capturing. Our research proposes an architecture type of local production for local consumption which integrates only the sensor data in the vicinity of the subject to be sensed and performs data processing on the spot so that data aggregation and distribution irrelevant to the purpose of the application are made unnecessary. Furthermore, to compare the proposed architecture with the prior art, we show the formula for evaluating these transmission rates of the unnecessary privacy data for service provider. In addition, we compare it with the edge computing of the distributed approach, which has recently advanced research and development. From these results, we show that the proposed architecture is a useful method for privacy protection of wide area sensor network data.

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