秘匿分析処理方法、プログラム及び装置
【課題】複数のユーザのデータを他のユーザ及び分析者にも秘匿化したまま分析処理を実施できるようにする。
【解決手段】本方法は、第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、第１のユーザの秘密鍵と第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、第３の鍵との排他的論理和を算出して第２の秘匿化データを生成し、第２のユーザの秘密鍵と第２のユーザのデータとの排他的論理和である第３の秘匿化データと第２の秘匿化データとに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施し、分析結果データにおける秘匿化部分に対して第２の鍵との排他的論理和を算出して、共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成する。
【解決手段】本方法は、第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、第１のユーザの秘密鍵と第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、第３の鍵との排他的論理和を算出して第２の秘匿化データを生成し、第２のユーザの秘密鍵と第２のユーザのデータとの排他的論理和である第３の秘匿化データと第２の秘匿化データとに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施し、分析結果データにおける秘匿化部分に対して第２の鍵との排他的論理和を算出して、共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、データ秘匿化技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
クラウドや外部サーバを利用した協業や共同開発などで、複数のユーザが有するデータを、第三者が組み合わせて分析するというニーズが増加している。しかしながら、各ユーザのデータについては他のユーザ及び第三者には開示せず分析するのは困難な場合が多い。
【０００３】
このような目的のため、「値の置き換えによるデータの秘匿化」という手法がある。これは、データ値を、ランダムな値に置き換えることでデータを秘匿化する手法である。置き換え前後についての変換テーブルを有する人物のみ、秘匿化データの復元が可能である。同一データ値に対して、同じランダム値で変換を行うことにより、あるデータ値の出現回数や各データ値の出現条件などの関係性は保たれる。よって、クロス集計や相関ルール抽出といった分析処理を、秘匿化した値で行い、その結果を変換テーブルを有する人物のみが復号することで、データ分析者から分析結果を秘匿したままデータ分析処理を委託できる。
【０００４】
しかし、この方法では複数のユーザの秘匿化データを合わせて分析することは不可能である。各ユーザが別々の変換テーブルで秘匿化すると、同じ値が別の値に変換されるため、統合したデータに対する分析ができない。しかし、各ユーザが同一の変換テーブルで秘匿化すると、秘匿化データが漏洩した場合に他のユーザによって実データが復元されてしまう。
【０００５】
また、投票者が誰に投票したかを秘匿化したまま、第三者が投票結果を集計するという電子投票システムが存在している。この電子投票システムでは、準同型暗号を使用しているが、投票結果の集計といった単純な加算処理であれば可能であるが、データマイニングのような複雑な分析にはそのまま使用できない。また、厳密な秘匿性が必要となるが故に準同型暗号を使用しており、計算コストが大きいという問題もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−２７９７１６号公報
【特許文献２】特開２００９−２７８２２３号公報
【特許文献３】特開２００６−３１１３８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、本技術の目的は、一側面として、複数のユーザのデータを他のユーザ及び分析者にも秘匿化したまま分析処理を実施できるようにするための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本方法は、（Ａ）第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている第１の鍵と第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を第１のデータ格納部に格納するステップと、（Ｂ）第１のユーザの秘密鍵と第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、第２のユーザの秘密鍵と第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている第１の秘匿化データと、第１のデータ格納部に格納されている第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、第２のデータ格納部に格納するステップと、（Ｃ）第２のデータ格納部に格納されている第２の秘匿化データ及び第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納するステップと、（Ｄ）第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して第１のデータ格納部に格納されている第２の鍵との排他的論理和を算出して、共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップとを含む。
【発明の効果】
【０００９】
複数のユーザのデータを他のユーザ及び分析者にも秘匿化したまま分析処理を実施できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本技術の実施の形態の概要を示す図である。
【図２】図２は、本技術の実施の形態の概要を示す図である。
【図３】図３は、本技術の実施の形態の概要を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態のシステム概要を示す図である。
【図５】図５は、ユーザ装置の機能ブロック図である。
【図６】図６は、分析装置の機能ブロック図である。
【図７】図７は、本実施の形態のメイン処理の処理フローを示す図である。
【図８】図８は、マスク化鍵生成処理の処理フローを示す図である。
【図９】図９は、変換鍵生成処理の処理フローを示す図である。
【図１０】図１０は、データ秘匿化処理の処理フローを示す図である。
【図１１】図１１は、ユーザＡのデータの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、ユーザＡのデータの１６進数表現の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、ユーザＢのデータの１６進数表現の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、秘密鍵の構成を説明するための図である。
【図１５】図１５は、共有鍵の構成を説明するための図である。
【図１６】図１６は、ユーザＡのデータの秘匿化データの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、ユーザＢのデータの秘匿化データの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、秘匿化データ分析処理の処理フローを示す図である。
【図１９】図１９は、変換データの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、クロス集計の結果の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、相関ルール抽出の処理フローの一例を示す図である。
【図２２】図２２は、相関ルール抽出によって抽出されたルールの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、図２０の分析結果から生成される配信データの一例を示す図である。
【図２４】図２４は、図２２の分析結果から生成される配信データの他の例を示す図である。
【図２５】図２５は、分析結果取得処理の処理フローを示す図である。
【図２６】図２６は、図２３の場合における分析結果データの一例を示す図である。
【図２７】図２７は、図２４の場合における分析結果データの一例を示す図である。
【図２８】図２８は、図２６の場合における分析結果の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、図２７の場合における分析結果の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
最初に、図１乃至図３を用いて、本技術の実施の形態におけるおおまかな処理の流れを説明しておく。本実施の形態では、２以上のユーザ装置（図１乃至図３ではユーザ装置Ａとユーザ装置Ｂ）と、分析装置とがインターネット等のネットワークに接続されている。
【００１２】
そして、図１に示すように、ユーザ装置Ａとユーザ装置Ｂとは、何らかの方式で共有鍵Ｓを共有する（ステップ（１））。公開鍵暗号方式等で暗号化した上で一方のユーザ装置から他方のユーザ装置へ送信するようにしても良いし、何らかの装置から、協業する全てのユーザの全てのユーザ装置に公開鍵暗号方式などによって暗号化した上で配信するようにしても良い。
【００１３】
そして、ユーザ装置Ａは、秘密鍵Ｋaと共有鍵Ｓとの排他的論理和（以下、特に明示しない限り「＋」は排他的論理和を表すものとする。）を算出することで、共有鍵Ｓでマスクされた秘密鍵Ｋa＋Ｓを、公開鍵暗号方式などによって暗号化した上で、分析装置に送信する（ステップ（２））。また、ユーザ装置Ｂは、秘密鍵Ｋbと共有鍵Ｓとの排他的論理和を算出することで、共有鍵Ｓでマスクされた秘密鍵Ｋb＋Ｓを、公開鍵暗号方式などによって暗号化した上で、分析装置に送信する（ステップ（３））。
【００１４】
一方、分析装置は、ユーザ装置Ａからマスクされた秘密鍵Ｋa＋Ｓを、ユーザ装置Ｂからマスクされた秘密鍵Ｋb＋Ｓを取得し、保持しておく。さらに、分析装置は、マスク化された秘密鍵Ｋa＋ＳとＫb＋Ｓとの排他的論理和を算出して、変換鍵Ｋa＋Ｋbを生成し、保持しておく（ステップ（４））。このように排他的論理和を行うと、同じデータである共有鍵Ｓがキャンセルされるという特性を用いている。
【００１５】
図２の処理に移行し、ユーザ装置Ａは、ユーザＡのデータＤaと秘密鍵Ｋaとの排他的論理和を算出することで、秘匿化データＤa＋Ｋaを生成し、秘匿化データＤa＋Ｋaを、分析装置に送信する（ステップ（５））。また、ユーザ装置Ｂは、ユーザＢのデータＤbと秘密鍵Ｋbとの排他的論理和を算出することで、秘匿化データＤb＋Ｋbを生成し、秘匿化データＤb＋Ｋbを、分析装置に送信する（ステップ（６））。
【００１６】
これに対して分析装置は、ユーザ装置Ａから秘匿化データＤa＋Ｋaを取得し、ユーザ装置Ｂから秘匿化データＤb＋Ｋbを取得し、保持しておく。そして、分析装置は、秘匿化データＤa＋Ｋaと変換鍵Ｋa＋Ｋbとの排他的論理和を算出することで、第２の秘匿化データＤa＋Ｋbを生成する（ステップ（７））。具体的には、Ｄa＋Ｋa＋Ｋa＋Ｋb＝Ｄa＋Ｋbとなる。その後、ユーザ装置Ｂからの秘匿化データＤb＋Ｋbと第２の秘匿化データＤa＋Ｋbとに対して、予め定められた分析処理を実施し、マスク化された分析結果Ｒ＋Ｋbを生成する（ステップ（８））。本実施の形態では、ステップ（７）でマスク化のキーがＫbに揃えられたので、同じデータ値であればマスク化されても同じ値になる。従って、マスク化を解除することなく、マスク化したままでも各種の分析処理を実施することができる。例えば、複数のデータ項目のデータ値の組み合わせについての出現頻度を集計するクロス集計や任意のデータ項目間で相関が高いデータ項目の組み合わせを抽出する相関ルール抽出などを行う。
【００１７】
図３の処理に移行し、分析装置は、マスク化された分析結果Ｒ＋Ｋbと第２のユーザからのマスク化された秘密鍵Ｋb＋Ｓとを排他的論理和を算出することで、配信データＲ＋Ｓを生成し（ステップ（９））、この配信データＲ＋Ｓをユーザ装置Ａ及びユーザ装置Ｂに送信する（ステップ（１０））。共有鍵Ｓでマスクされたデータをネットワークを介して配信することで、秘密鍵が漏洩することを防止している。そうすると、ユーザ装置Ａ及びユーザ装置Ｂは、それぞれ配信データＲ＋Ｓを取得して、保持する。そして、分析結果Ｒが共有鍵Ｓでマスク化された配信データＲ＋Ｓを使用する際には、ユーザ装置Ａ及びユーザ装置Ｂは、それぞれ配信データＲ＋Ｓと共有鍵Ｓとの排他的論理和を算出することで、分析結果Ｒを生成する（ステップ（１１））。
【００１８】
このようにすれば、ユーザは、分析装置には、秘密鍵を明かすことなく、ユーザの実データについても明かすことはないが、分析装置では集計処理等の分析処理を実施することができる。また、ユーザ間では共有鍵Ｓを共有するだけで、分析装置から、マスク化されていたとしても他人のデータについては送信しないようにすれば、ユーザの実データについても他のユーザに明かすことはない。
【００１９】
すなわち、分析装置にも実データを明かすことなく、複数のユーザ間で実データを共有することなく、複数のユーザのデータについて集計結果などの分析結果を共有することができるようになる。よって、より大量のデータの分析結果のみを複数のユーザで活用できるようになる。また、分析処理自体は、従来の処理から変更することなく、分析処理のモジュールをそのまま活用することができる。
【００２０】
次に、上で述べたような処理を実施するためのシステムについて図４乃至図２７を用いて説明する。
【００２１】
図４にシステム全体の概要図を示す。例えばインターネットであるネットワーク１には、分析装置３と、複数のユーザ装置とが接続されている。図４では、ユーザ装置Ａ及びユーザ装置Ｂが示されているが、２以上であればいくつであっても良い。ユーザ装置Ａは、例えば社内ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク５１を介して１又は複数のユーザ端末５３が接続されている。同様に、ユーザ装置Ｂは、ネットワーク７１を介して１又は複数のユーザ端末７３が接続されている。ユーザ端末５３は、ユーザ装置Ａに対して指示やデータを出力したり、ユーザ装置Ａから分析結果等のデータを取得するような例えばパーソナルコンピュータである。例えば、ユーザ装置ＡがＷｅｂ（ウェブ）サーバ機能を有しており、ユーザ端末５３がＷｅｂブラウザを実行しており、Ｗｅｂサーバ機能とＷｅｂブラウザでデータのやりとりを行う。
【００２２】
同様に、ユーザ端末７３は、ユーザ装置Ｂに対して指示やデータを出力したり、ユーザ装置Ｂから分析結果等のデータを取得するような例えばパーソナルコンピュータである。例えば、ユーザ装置ＢがＷｅｂサーバ機能を有しており、ユーザ端末７３がＷｅｂブラウザを実行しており、Ｗｅｂサーバ機能とＷｅｂブラウザでデータのやりとりを行う。
【００２３】
ユーザ装置１０００は、図５に示すような構成を有する。すなわち、ユーザ装置１０００は、前処理部１１００と、データ登録部１２００と、データ取得部１３００と、データ格納部１４００と、鍵格納部１５００と、端末インタフェース部１６００とを有する。
【００２４】
また、前処理部１１００は、共有鍵取得部１１１０と、鍵生成部１１２０と、鍵マスク部１１３０と、鍵登録部１１４０とを有する。また、データ登録部１２００は、データマスク部１２１０と、データ送信部１２２０とを有する。さらに、データ取得部１３００は、データ受信部１３１０と、復号部１３２０とを有する。これらの処理部の処理内容については、処理フローの説明において述べる。
【００２５】
さらに、分析装置３００は、鍵登録部３０１と、鍵格納部３０２と、変換鍵生成部３０３と、データ変換部３０４と、データ格納部３０５と、データ登録部３０６と、分析処理部３０７と、分析結果格納部３０８と、配布データ生成部３０９と、配布データ格納部３１０と、データ送信部３１１とを有する。
【００２６】
鍵登録部３０１は、ユーザ装置から受信したマスク化秘密鍵のデータを鍵格納部３０２に格納する。変換鍵生成部３０３は、鍵格納部３０２に格納されているマスク化秘密鍵から変換鍵を生成し、当該変換鍵を鍵格納部３０２に格納する。データ登録部３０６は、ユーザ装置から秘匿化データを受信し、データ格納部３０５に格納する。データ変換部３０４は、鍵格納部３０２に格納されている変換鍵を用いてデータ格納部３０５に格納されている秘匿化データを処理して、処理結果をデータ格納部３０５に格納する。分析処理部３０７は、データ格納部３０５に格納されている秘匿化データを用いて所定の分析処理を実施して、マスク化された分析結果を生成し、分析結果格納部３０８に格納する。配布データ生成部３０９は、鍵格納部３０２に格納されているマスク化鍵を用いて、分析結果格納部３０８に格納されている、マスク化された分析結果を処理して、処理結果である配布データを配布データ格納部３１０に格納する。データ送信部３１１は、配布データ格納部３１０に格納されている配布データを、ユーザ装置に送信する。
【００２７】
次に、図７乃至図２７を用いて図４乃至図６に示したシステムの動作について説明する。
【００２８】
まず、図７を用いてメイン処理の処理フローを示す。最初に、ユーザ装置１０００は、マスク化鍵生成処理を実施する（ステップＳ１）。この処理は、図１のステップ（１）乃至（３）に相当する。次に、分析装置３００は、変換鍵生成処理を実施する（ステップＳ３）。この処理は図１のステップ（４）に相当する。その後、ユーザ装置１０００は、データ秘匿化処理を実施する（ステップＳ５）。この処理は、図２のステップ（５）及び（６）に相当する。これに対して、分析装置３００は、秘匿化データ分析処理を実施する（ステップＳ７）。この処理は、図２のステップ（７）及び（８）並びに図３のステップ（９）及び（１０）に相当する。最後に、ユーザ装置１０００は、分析結果取得処理を実施する（ステップＳ９）。この処理は、図３のステップ（１１）に相当する。
【００２９】
以下、これらの処理を具体的に説明する。
【００３０】
最初に、マスク化鍵生成処理について図８を用いて説明する。まず、例えばユーザ端末などからの指示を端末インタフェース部１６００で受け付けると、ユーザ装置１０００の前処理部１１００における共有鍵取得部１１１０は、共有鍵Ｓを取得し、鍵格納部１５００に格納する（ステップＳ１１）。協業するユーザのうち１人がコーディネータとして共有鍵Ｓを生成する場合には、コーディネータが、生成した共有鍵Ｓを、他のユーザの公開鍵で暗号化して、それぞれのユーザに配布する。配布先のユーザのユーザ装置１０００の前処理部１１００における共有鍵取得部１１１０は、秘密鍵で復号化して共有鍵Ｓを取得する。又は、信頼できる第三者機関が、共有鍵Ｓを生成して、協業する各ユーザの公開鍵で共有鍵Ｓを暗号化して配布し、各ユーザのユーザ装置１００が、上で述べたのと同様に復号化することで共有鍵Ｓを取得する。
【００３１】
また、ユーザ装置１０００の前処理部１１００における鍵生成部１１２０は、予め定められた方法によって秘密鍵Ｋuを生成し、鍵格納部１５００に格納する（ステップＳ１３）。なお、ｕはユーザを表しており、ユーザＡであればａ、ユーザＢであればｂとなる。
【００３２】
その後、前処理部１１００の鍵マスク部１１３０は、秘密鍵Ｋuと共有鍵Ｓとの排他的論理和を算出することでマスク化鍵Ｋum（＝Ｋu＋Ｓ）を生成し、鍵格納部１５００に格納する（ステップＳ１５）。その後、鍵登録部１１４０は、予め設定されている分析装置３００宛に、マスク化鍵Ｋumを送信する（ステップＳ１７）。なお、ステップＳ１７では、公開鍵暗号方式などで暗号化した上で、分析装置３００にマスク化鍵を送信する。
【００３３】
このような処理を実施することで、分析装置１０００に各ユーザのマスク化鍵Ｋumを登録することができるようになる。
【００３４】
なお、以下で用いる具体例のために、共有鍵Ｓ、秘密鍵Ｋu及びマスク化鍵Ｋumについて示しておく。本実施の形態では、データベースの１レコードが６バイトであり、各鍵もレコードのバイト数と同じ長さであるものとする。
Ｓ＝０３３ｅｆｄｄａａｃ３５
Ｋa＝ａｂ９２０３４ａｆ０１２
Ｋb＝ｅｆｆ０２４ａｃｄ３３ａ
Ｋam＝０３３ｅｆｄｄａａｃ３５＋ａｂ９２０３４ａｆ０１２
＝ａ８ａｃｆｅ９０５ｃ２７
Ｋbm＝０３３ｅｆｄｄａａｃ３５＋ｅｆｆ０２４ａｃｄ３３ａ
＝ｅｃｃｅｄ９７６７ｆ０ｆ
【００３５】
次に、図９を用いて変換鍵生成処理について説明する。分析装置３００の鍵登録部３０１は、ユーザ装置１０００からマスク化鍵Ｋumを受信し、鍵格納部３０２に格納する（ステップＳ３１）。また、変換鍵生成部３０３は、例えば協業するユーザからマスタとなるユーザを選択して、当該ユーザのマスク化鍵と他のユーザのマスク化鍵との排他的論理和を算出することで、変換鍵Ｋab（＝Ｋam＋Ｋbm＝Ｋa＋Ｓ＋Ｋb＋Ｓ）を生成し、鍵格納部３０２に格納する（ステップＳ３３）。
【００３６】
マスタとなるユーザの選択は、予めルールとして決定しておき、例えば所定時間毎に切り替える、又は所定時間毎にランダムに選択するなどの手法によって行う。
【００３７】
上で述べた例では、Ｋabは、以下のような値となる。
Ｋab＝ａ８ａｃｆｅ９０５ｃ２７＋ｅｃｃｅｄ９７６７ｆ０ｆ
＝４４６２７７ｅ６２３２８
【００３８】
このような処理を実施することで、以下で述べる分析処理で実データを復元することなく通常どおり分析処理を行うことができるようになる。
【００３９】
次に、データ秘匿化処理について図１０乃至図１７を用いて説明する。例えば端末インタフェース部１６００を介してユーザ端末などから分析の対象となるデータＤuを受信し、データ格納部１４００に格納する。その後、ユーザ装置１０００のデータ登録部１２００におけるデータマスク部１２１０は、分析データＤuと秘密鍵Ｋuとの排他的論理和を算出することで秘匿化データＤum（＝Ｄu＋Ｋu）を生成し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ４１）。
【００４０】
その後、データ送信部１２２０は、秘匿化データＤumを分析装置３００に送信する（ステップＳ４３）。
【００４１】
図１１に、例えばユーザＡのデータの一例を示す。図１１の例では、日付と、性別と、年齢と、購入品とを含むレコードが含まれる。日付と、性別と、年齢とについてはそれぞれ１バイトであるものとする。また、購入品については３バイトであるものとする。このようなデータについては１６進数表示で取り扱うものとすると、図１２に示すようなデータとなる。データフォーマットは図１１と同じである。
【００４２】
また、図１３に、例えばユーザＢのデータ（１６進数表示）の一例を示す。図１２と同じデータフォーマットとなっている。
【００４３】
本実施の形態では、図１４に示すように、秘密鍵Ｋa及びＫbのいずれも、先頭２桁は日付の属性（データ項目とも呼ぶ。）に対応付けられ、次の２桁は性別の属性に対応付けられ、次の２桁は年齢の属性に対応付けられ、最後の６桁は購入品の属性に対応付けられている。
【００４４】
同様に、図１５に示すように、共有鍵Ｓのいずれも、先頭２桁は日付の属性（データ項目とも呼ぶ。）に対応付けられ、次の２桁は性別の属性に対応付けられ、次の２桁は年齢の属性に対応付けられ、最後の６桁は購入品の属性に対応付けられている。
【００４５】
そして、ユーザＡのデータＤaと秘密鍵Ｋaとの排他的論理和を算出することで秘匿化データＫamを生成すると、図１６に示すようなデータが得られる。同様に、ユーザＢのデータＤbと秘密鍵Ｋbとの排他的論理和を算出することで秘匿化データＫbmを生成すると、図１７に示すようなデータが得られる。
【００４６】
次に、図１８乃至図２４を用いて秘匿化データ分析処理について説明する。まず、データ登録部３０６は、ユーザ装置１０００から秘匿化データＤum（上の例ではＤam及びＤbm）を受信し、データ格納部３０５に格納する（ステップＳ５１）。そして、データ変換部３０４は、秘匿化データＤamと変換鍵Ｋabとの排他的論理和を算出することで変換データを生成し、データ格納部３０５に格納する（ステップＳ５３）。ここでは、ユーザＢがマスタとして選択されているものとして、それ以外のユーザＡについての秘匿化データＤamに対して、変更鍵Ｋabを適用する。すなわち、Ｄamc＝Ｄam＋Ｋab＝Ｄa＋Ｋa＋Ｋa＋Ｋb＝Ｄa＋Ｋbが算出されることになる。
【００４７】
上で述べた例では、Ｋab＝４４６２７７ｅ６２３２８と図１６の秘匿化データとの排他的論理和を算出することになり、図１９に示すようなデータが得られるようになる。Ｋbでマスクされた形になるので、図１７に示すようなユーザＢの秘匿化データと同様に取り扱うことができる。例えば同じ男性であれば両方共「ｆ０」に変換されており、同じ値であれば実データ値も同じであることになる。
【００４８】
そうすると、分析処理部３０７は、データ格納部３０５に格納されている秘匿化データＤbm及びＤamcを用いて、所定の分析処理を実施する（ステップＳ５５）。所定の分析処理については任意であるが、ここでは、クロス集計と相関ルール抽出とを一例として示す。
【００４９】
まず、クロス集計処理で年齢と購入品との組み合わせについて出現頻度をカウントするものとする。図１７と図１９とから、年齢と購入品との組み合わせについて出現頻度をカウントした結果は、図２０に示すようなデータが得られる。図２０の例では、横方向のカラム名には、購入品についての秘匿化されたデータ値が列挙されており、縦方向のカラム名には、年齢についての秘匿化されたデータ値が列挙されている。年齢と購入品との組み合わせについての出現頻度については実データ値である。なお、このようなデータは分析結果格納部３０８に格納される。
【００５０】
一方、相関ルール抽出については、図２１乃至図２４を用いて説明する。まず、分析処理部３０７は、抽出条件を取得する（ステップＳ６１）。例えば、以下で用いる最小支持度及び確信度閾値を予め設定しておき、それらを読み出す。そして、データ格納部３０５に格納されている秘匿化データにおける各値について支持度を算出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ６３）。本ステップでは、属性による区別はないので、日付の「ｅｅ」「ｅｃ」などの各々の値について、性別「ｆ０」「ｆ１」の各々の値について、年齢についても「３ａ」「０ｃ」などの各々の値について、購入品「０３ｅ４ｂ３」「８８２０ｅ６」などの各々の値について、出現頻度を計数する。その後、出現頻度／全レコード数によって支持度を算出する。
【００５１】
図１７及び図１９の例では、以下のような支持度が得られる。
「ee」:0.1
「ec」:0.5
「eb」:0.1
「ed」:0.1
「ea」:0.1
「e9」:0.1
「f0」:0.6
「f1」:0.4
「3a」:0.1
「0c」:0.2
「30」:0.6
「2e」:0.1
「03e4b3」:0.2
「8820e6」:0.5
「71ffef」:0.2
「db3091」:0.1
【００５２】
次に、分析処理部３０７は、予め設定されている最小支持度以上の秘匿化データ値を特定する（ステップＳ６５）。上で述べた例では、最小支持度＝０．３とすると、「ｅｃ」と、「ｆ０」と、「ｆ１」と、「３０」と、「８８２０ｅ６」とが特定される。
【００５３】
その後、分析処理部３０７は、特定された秘匿化データ値の全てのペアについて支持度を算出し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ６７）。例えば、「ｅｃ」かつ「ｆ０」の支持度は、図１７及び図１９のデータからすると、４／１０＝０．４と算出される。その他の組み合わせを併せて記載すれば以下のとおりである。
「ec」かつ「f0」:0.4
「ec」かつ「f1」:0.1
「ec」かつ「30」:0.3
「ec」かつ「8820e6」:0.5
「f0」かつ「30」:0.2
「f0」かつ「8820e6」:0.4
「f1」かつ「30」:0.4
「f1」かつ「8820e6」:0.1
「30」かつ「8820e6」:0.3
【００５４】
さらに、分析処理部３０７は、支持度が最小支持度以上のペアを抽出して、当該ペアから確信度を算出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ６９）。例えば、最低支持度０．３以上のペアを特定し、確信度を以下のように算出する。
ＡならばＢの確信度＝（ＡかつＢの出現回数／Ａの出現回数）
ＢならばＡの確信度＝（ＡかつＢの出現回数／Ｂの出現回数）
【００５５】
従って、「ｅｃ」ならば「ｆ０」の確信度は、４回／５回＝０．８であり、「ｆ０」ならば「ｅｃ」の確信度は、４回／６回＝０．６６といったように算出される。
【００５６】
その後、分析処理部３０７は、確信度が閾値以上のルールを特定し、分析結果格納部３０８に格納する（ステップＳ７１）。上で述べた例では、図２２に示すようなデータが得られるようになる。日付が「ｅｃ」ならば購入品「８８２０ｅ６」となるというルールや、購入品「８８２０ｅ６」ならば日付「ｅｃ」となるというルールや、性別が「ｆ１」ならば年齢「３０」となるというルールなどが抽出される。
【００５７】
このような処理については従来技術と同じであり、本実施の形態のために変更しなくても良いので、既存のプログラムモジュールをそのまま使用できる。
【００５８】
図１８の処理の説明に戻って、配布データ生成部３０９は、分析結果格納部３０８に格納されている分析結果ＲbmとマスタであるユーザＢのマスク化鍵Ｋbmとの排他的論理和を算出することで配布データＲmを生成し、配布データ格納部３１０に格納する（ステップＳ５７）。具体的には、ＲｂmはＫbでマスクされているので、マスク化鍵Ｋbm＝Ｋb＋Ｓとの排他的論理和を算出することで、ＫbがＳで置換される。すなわち、Ｒm＝実分析結果Ｒ＋Ｓである。
【００５９】
例えば図２０に示すような分析結果が得られた場合、ステップＳ５７を実施することで図２３に示すようなデータが得られる。なお、横方向のデータ項目が購入品であり、縦方向のデータが項目が年齢であるから、マスク化鍵Ｋbmにおいても購入品に対応する桁（すなわち最も右から６桁まで）と、年齢に対応する桁（最も右から７桁目及び８桁目）とをそれぞれ利用する。すなわち、Ｋbm＝ｅｃｃｅｄ９７６７ｆ０ｆの「７６７ｆ０ｆ」と購入品のデータ値との排他的論理和を算出し、Ｋbm＝ｅｃｃｅｄ９７６７ｆ０ｆの「ｄ９」と年齢のデータ値との排他的論理和を算出する。
【００６０】
さらに、図２２に示すような分析結果が得られた場合、ステップＳ５７を実施することで、図２４に示すようなデータが得られる。各データ値のデータ項目に対応する桁を用いる点については同じである。すなわち、「日付」「購入品」「性別」「年齢」といったデータ項目名については演算を行わず、データ値について演算を行う。
【００６１】
図１８の処理の説明に戻って、データ送信部３１１は、配信データＲmをユーザ装置１０００に送信する（ステップＳ５９）。このようにＲm＝実分析結果Ｒ＋Ｓを送信することで、秘密鍵の漏洩を防止している。
【００６２】
次に、図２５乃至図２７を用いて分析結果取得処理について説明する。まず、ユーザ装置１０００のデータ取得部１３００におけるデータ受信部１３１０は、分析装置３００から、配布データＲmを受信し、データ格納部１４００に格納する（ステップＳ８１）。そして、データ取得部１３００の復号部１３２０は、データ格納部１４００に格納されている配布データと、鍵格納部１５００に格納されている共有鍵Ｓとの排他的論理和を算出することで分析結果を復元し、データ格納部１４００に格納する（ステップＳ８３）。すなわち、Ｒ＝Ｒm＋Ｓ＝Ｒ＋Ｓ＋Ｓを算出する。
【００６３】
図２３のような配布データの場合には、図２６に示すような１６進数表現に復号される。図２６でも図２３と同様に、購入品及び年齢のデータ値について復号が行われる。このような１６進数表現が得られれば、図２７に示すように、対応する具体的なデータ値にも直すことができるようになる。
【００６４】
また、図２４に示すような配布データの場合には、図２８に示すような１６進数表現に復号される。図２８でも図２４と同様に、各データ項目のデータ値について復号が行われる。このような１６進数表現が得られれば、図２９に示すように、対応する具体的なデータ値にも直すことができるようになる。
【００６５】
例えばユーザ端末Ａは、ユーザ装置Ａにアクセスすると、端末インタフェース部１６００が、データ格納部１４００に格納されている実分析データを読み出して、要求元のユーザ端末Ａに送信する。ユーザ端末Ａは、ユーザ装置Ａから実分析データを受信して、表示装置に表示する。これによってユーザは、分析結果を利用することができるようになる。ユーザ端末Ｂも同様の処理を行う。
【００６６】
以上のような処理を実施すれば、分析装置３００には、秘密鍵を明かすことなく、ユーザの実データについても明かすことはないが、分析装置３００では分析処理を実施することができる。また、ユーザ同士では共有鍵Ｓを共有するだけで、分析装置３００から、マスク化されていたとしても他人のデータについては送信しないようにすれば、ユーザの実データについても他のユーザに明かすことはない。
【００６７】
すなわち、分析装置３００にも実データを明かすことなく、複数のユーザ間で実データを共有することなく、複数のユーザのデータについて分析結果を共有することができるようになる。よって、より大量のデータの分析結果のみを複数のユーザで活用できるようになる。また、分析処理自体は、従来の処理から変更することなく、分析処理のモジュールをそのまま活用することができる。
【００６８】
なお、マスタではないユーザＡが複数の場合にも、上で述べたような処理をそのまま利用することができる。具体的には、ユーザＣ、ユーザＤについても、それぞれ変換鍵を生成する。より具体的には、ユーザＣのマスク化鍵Ｋcm＋ユーザＢのマスク化鍵Ｋbm＝Ｋc＋Ｓ＋Ｋb＋Ｓ＝Ｋc＋Ｋbで変換鍵Ｋcbを生成し、ユーザＤのマスク化鍵Ｋdm＋ユーザＢのマスク化鍵Ｋbm＝Ｋd＋Ｓ＋Ｋb＋Ｓ＝Ｋd＋Ｋbを生成する。そして、ユーザＣの秘匿化データＤcm＋ユーザＣについての変換鍵Ｋcb＝Ｄc＋Ｋc＋Ｋc＋Ｋb＝Ｄc＋Ｋbを生成する。さらに、ユーザＤの秘匿化データＤdm＋ユーザＤについての変換鍵Ｋdb＝Ｄd＋Ｋd＋Ｋd＋Ｋb＝Ｄd＋Ｋbを生成する。そうすれば、上で述べたような分析処理をそのまま実施することができる。
【００６９】
以上本技術の実施の形態について説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、図４乃至図６の機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致しない。また、処理フローについても、処理結果が変わらない限り、ステップの順番を入れ替えたり、並列に実行しても良い場合もある。
【００７０】
なお、上で述べたユーザ装置１０００、分析装置３００は、コンピュータ装置であって、図３０に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【００７１】
以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。
【００７２】
本実施の形態に係る秘匿分析処理方法は、（Ａ）第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている第１の鍵と第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を第１のデータ格納部に格納するステップと、（Ｂ）第１のユーザの秘密鍵と第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、第２のユーザの秘密鍵と第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている第１の秘匿化データと、第１のデータ格納部に格納されている第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、第２のデータ格納部に格納するステップと、（Ｃ）第２のデータ格納部に格納されている第２の秘匿化データ及び第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納するステップと、（Ｄ）第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して第１のデータ格納部に格納されている第２の鍵との排他的論理和を算出して、共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップとを含む。
【００７３】
このような処理を行うことで、複数のユーザのデータを他のユーザ及び分析者にも秘匿化したまま分析処理を実施することができるようになる。
【００７４】
また、上で述べた第２の鍵が、第１のユーザのデータ及び第２のユーザのデータにおける担当データ項目のための桁を含む場合もある。このような場合には、分析結果秘匿化ステップにおいて、分析結果データにおける秘匿化部分に含まれるデータ項目のデータ値と、第２の鍵において対応する桁との排他的論理和を算出するようにしてもよい。これによって分析結果において一部のデータ項目のみのデータ値を用いる場合にも対処することができるようになる。
【００７５】
さらに、上で述べた第１のユーザが複数である場合、第１のユーザの各々の第１の鍵について、上で述べた第３の鍵を生成するようにしてもよい。このようにすれば、３以上のユーザが存在する場合も対処することができる。
【００７６】
なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ（例えばＲＯＭ）、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、ＲＡＭ等の記憶装置に一時保管される。
【００７７】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７８】
（付記１）
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納するステップと、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するステップと、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納するステップと、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される秘匿分析処理方法。
【００７９】
（付記２）
前記第２の鍵が、前記第１のユーザのデータ及び前記第２のユーザのデータにおける担当データ項目のための桁を含み、
前記分析結果秘匿化ステップにおいて
前記分析結果データにおける秘匿化部分に含まれるデータ項目のデータ値と、前記第２の鍵において対応する桁との排他的論理和を算出する
付記１記載の秘匿分析処理方法。
【００８０】
（付記３）
前記第１のユーザが複数である場合、
前記第１のユーザの各々の第１の鍵について、前記第３の鍵を生成する
付記１又は２記載の秘匿分析処理方法。
【００８１】
（付記４）
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納するステップと、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するステップと、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を分析部に実施させ、当該分析部から分析結果データを取得して第３のデータ格納部に格納するステップと、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップと、
を、コンピュータに実行させるための秘匿分析処理プログラム。
【００８２】
（付記５）
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部と、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納する鍵生成部と、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部と、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するデータ変換部と、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納する分析処理部と、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納するデータ生成部と、
を有する秘匿分析処理装置。
【符号の説明】
【００８３】
１０００ ユーザ装置
１１００ 前処理部
１２００ データ登録部
１３００ データ取得部
１４００ データ格納部
１５００ 鍵格納部
１６００ 端末インタフェース部
３００ 分析装置
３０１ 鍵登録部
３０２ 鍵格納部
３０３ 変換鍵生成部
３０４ データ変換部
３０５ データ格納部
３０６ データ登録部
３０７ 分析処理部
３０８ 分析結果格納部
３０９ 配布データ生成部
３１０ 配布データ格納部
３１１ データ送信部
【技術分野】
【０００１】
本技術は、データ秘匿化技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
クラウドや外部サーバを利用した協業や共同開発などで、複数のユーザが有するデータを、第三者が組み合わせて分析するというニーズが増加している。しかしながら、各ユーザのデータについては他のユーザ及び第三者には開示せず分析するのは困難な場合が多い。
【０００３】
このような目的のため、「値の置き換えによるデータの秘匿化」という手法がある。これは、データ値を、ランダムな値に置き換えることでデータを秘匿化する手法である。置き換え前後についての変換テーブルを有する人物のみ、秘匿化データの復元が可能である。同一データ値に対して、同じランダム値で変換を行うことにより、あるデータ値の出現回数や各データ値の出現条件などの関係性は保たれる。よって、クロス集計や相関ルール抽出といった分析処理を、秘匿化した値で行い、その結果を変換テーブルを有する人物のみが復号することで、データ分析者から分析結果を秘匿したままデータ分析処理を委託できる。
【０００４】
しかし、この方法では複数のユーザの秘匿化データを合わせて分析することは不可能である。各ユーザが別々の変換テーブルで秘匿化すると、同じ値が別の値に変換されるため、統合したデータに対する分析ができない。しかし、各ユーザが同一の変換テーブルで秘匿化すると、秘匿化データが漏洩した場合に他のユーザによって実データが復元されてしまう。
【０００５】
また、投票者が誰に投票したかを秘匿化したまま、第三者が投票結果を集計するという電子投票システムが存在している。この電子投票システムでは、準同型暗号を使用しているが、投票結果の集計といった単純な加算処理であれば可能であるが、データマイニングのような複雑な分析にはそのまま使用できない。また、厳密な秘匿性が必要となるが故に準同型暗号を使用しており、計算コストが大きいという問題もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−２７９７１６号公報
【特許文献２】特開２００９−２７８２２３号公報
【特許文献３】特開２００６−３１１３８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、本技術の目的は、一側面として、複数のユーザのデータを他のユーザ及び分析者にも秘匿化したまま分析処理を実施できるようにするための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本方法は、（Ａ）第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている第１の鍵と第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を第１のデータ格納部に格納するステップと、（Ｂ）第１のユーザの秘密鍵と第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、第２のユーザの秘密鍵と第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている第１の秘匿化データと、第１のデータ格納部に格納されている第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、第２のデータ格納部に格納するステップと、（Ｃ）第２のデータ格納部に格納されている第２の秘匿化データ及び第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納するステップと、（Ｄ）第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して第１のデータ格納部に格納されている第２の鍵との排他的論理和を算出して、共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップとを含む。
【発明の効果】
【０００９】
複数のユーザのデータを他のユーザ及び分析者にも秘匿化したまま分析処理を実施できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本技術の実施の形態の概要を示す図である。
【図２】図２は、本技術の実施の形態の概要を示す図である。
【図３】図３は、本技術の実施の形態の概要を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態のシステム概要を示す図である。
【図５】図５は、ユーザ装置の機能ブロック図である。
【図６】図６は、分析装置の機能ブロック図である。
【図７】図７は、本実施の形態のメイン処理の処理フローを示す図である。
【図８】図８は、マスク化鍵生成処理の処理フローを示す図である。
【図９】図９は、変換鍵生成処理の処理フローを示す図である。
【図１０】図１０は、データ秘匿化処理の処理フローを示す図である。
【図１１】図１１は、ユーザＡのデータの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、ユーザＡのデータの１６進数表現の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、ユーザＢのデータの１６進数表現の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、秘密鍵の構成を説明するための図である。
【図１５】図１５は、共有鍵の構成を説明するための図である。
【図１６】図１６は、ユーザＡのデータの秘匿化データの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、ユーザＢのデータの秘匿化データの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、秘匿化データ分析処理の処理フローを示す図である。
【図１９】図１９は、変換データの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、クロス集計の結果の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、相関ルール抽出の処理フローの一例を示す図である。
【図２２】図２２は、相関ルール抽出によって抽出されたルールの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、図２０の分析結果から生成される配信データの一例を示す図である。
【図２４】図２４は、図２２の分析結果から生成される配信データの他の例を示す図である。
【図２５】図２５は、分析結果取得処理の処理フローを示す図である。
【図２６】図２６は、図２３の場合における分析結果データの一例を示す図である。
【図２７】図２７は、図２４の場合における分析結果データの一例を示す図である。
【図２８】図２８は、図２６の場合における分析結果の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、図２７の場合における分析結果の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
最初に、図１乃至図３を用いて、本技術の実施の形態におけるおおまかな処理の流れを説明しておく。本実施の形態では、２以上のユーザ装置（図１乃至図３ではユーザ装置Ａとユーザ装置Ｂ）と、分析装置とがインターネット等のネットワークに接続されている。
【００１２】
そして、図１に示すように、ユーザ装置Ａとユーザ装置Ｂとは、何らかの方式で共有鍵Ｓを共有する（ステップ（１））。公開鍵暗号方式等で暗号化した上で一方のユーザ装置から他方のユーザ装置へ送信するようにしても良いし、何らかの装置から、協業する全てのユーザの全てのユーザ装置に公開鍵暗号方式などによって暗号化した上で配信するようにしても良い。
【００１３】
そして、ユーザ装置Ａは、秘密鍵Ｋaと共有鍵Ｓとの排他的論理和（以下、特に明示しない限り「＋」は排他的論理和を表すものとする。）を算出することで、共有鍵Ｓでマスクされた秘密鍵Ｋa＋Ｓを、公開鍵暗号方式などによって暗号化した上で、分析装置に送信する（ステップ（２））。また、ユーザ装置Ｂは、秘密鍵Ｋbと共有鍵Ｓとの排他的論理和を算出することで、共有鍵Ｓでマスクされた秘密鍵Ｋb＋Ｓを、公開鍵暗号方式などによって暗号化した上で、分析装置に送信する（ステップ（３））。
【００１４】
一方、分析装置は、ユーザ装置Ａからマスクされた秘密鍵Ｋa＋Ｓを、ユーザ装置Ｂからマスクされた秘密鍵Ｋb＋Ｓを取得し、保持しておく。さらに、分析装置は、マスク化された秘密鍵Ｋa＋ＳとＫb＋Ｓとの排他的論理和を算出して、変換鍵Ｋa＋Ｋbを生成し、保持しておく（ステップ（４））。このように排他的論理和を行うと、同じデータである共有鍵Ｓがキャンセルされるという特性を用いている。
【００１５】
図２の処理に移行し、ユーザ装置Ａは、ユーザＡのデータＤaと秘密鍵Ｋaとの排他的論理和を算出することで、秘匿化データＤa＋Ｋaを生成し、秘匿化データＤa＋Ｋaを、分析装置に送信する（ステップ（５））。また、ユーザ装置Ｂは、ユーザＢのデータＤbと秘密鍵Ｋbとの排他的論理和を算出することで、秘匿化データＤb＋Ｋbを生成し、秘匿化データＤb＋Ｋbを、分析装置に送信する（ステップ（６））。
【００１６】
これに対して分析装置は、ユーザ装置Ａから秘匿化データＤa＋Ｋaを取得し、ユーザ装置Ｂから秘匿化データＤb＋Ｋbを取得し、保持しておく。そして、分析装置は、秘匿化データＤa＋Ｋaと変換鍵Ｋa＋Ｋbとの排他的論理和を算出することで、第２の秘匿化データＤa＋Ｋbを生成する（ステップ（７））。具体的には、Ｄa＋Ｋa＋Ｋa＋Ｋb＝Ｄa＋Ｋbとなる。その後、ユーザ装置Ｂからの秘匿化データＤb＋Ｋbと第２の秘匿化データＤa＋Ｋbとに対して、予め定められた分析処理を実施し、マスク化された分析結果Ｒ＋Ｋbを生成する（ステップ（８））。本実施の形態では、ステップ（７）でマスク化のキーがＫbに揃えられたので、同じデータ値であればマスク化されても同じ値になる。従って、マスク化を解除することなく、マスク化したままでも各種の分析処理を実施することができる。例えば、複数のデータ項目のデータ値の組み合わせについての出現頻度を集計するクロス集計や任意のデータ項目間で相関が高いデータ項目の組み合わせを抽出する相関ルール抽出などを行う。
【００１７】
図３の処理に移行し、分析装置は、マスク化された分析結果Ｒ＋Ｋbと第２のユーザからのマスク化された秘密鍵Ｋb＋Ｓとを排他的論理和を算出することで、配信データＲ＋Ｓを生成し（ステップ（９））、この配信データＲ＋Ｓをユーザ装置Ａ及びユーザ装置Ｂに送信する（ステップ（１０））。共有鍵Ｓでマスクされたデータをネットワークを介して配信することで、秘密鍵が漏洩することを防止している。そうすると、ユーザ装置Ａ及びユーザ装置Ｂは、それぞれ配信データＲ＋Ｓを取得して、保持する。そして、分析結果Ｒが共有鍵Ｓでマスク化された配信データＲ＋Ｓを使用する際には、ユーザ装置Ａ及びユーザ装置Ｂは、それぞれ配信データＲ＋Ｓと共有鍵Ｓとの排他的論理和を算出することで、分析結果Ｒを生成する（ステップ（１１））。
【００１８】
このようにすれば、ユーザは、分析装置には、秘密鍵を明かすことなく、ユーザの実データについても明かすことはないが、分析装置では集計処理等の分析処理を実施することができる。また、ユーザ間では共有鍵Ｓを共有するだけで、分析装置から、マスク化されていたとしても他人のデータについては送信しないようにすれば、ユーザの実データについても他のユーザに明かすことはない。
【００１９】
すなわち、分析装置にも実データを明かすことなく、複数のユーザ間で実データを共有することなく、複数のユーザのデータについて集計結果などの分析結果を共有することができるようになる。よって、より大量のデータの分析結果のみを複数のユーザで活用できるようになる。また、分析処理自体は、従来の処理から変更することなく、分析処理のモジュールをそのまま活用することができる。
【００２０】
次に、上で述べたような処理を実施するためのシステムについて図４乃至図２７を用いて説明する。
【００２１】
図４にシステム全体の概要図を示す。例えばインターネットであるネットワーク１には、分析装置３と、複数のユーザ装置とが接続されている。図４では、ユーザ装置Ａ及びユーザ装置Ｂが示されているが、２以上であればいくつであっても良い。ユーザ装置Ａは、例えば社内ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク５１を介して１又は複数のユーザ端末５３が接続されている。同様に、ユーザ装置Ｂは、ネットワーク７１を介して１又は複数のユーザ端末７３が接続されている。ユーザ端末５３は、ユーザ装置Ａに対して指示やデータを出力したり、ユーザ装置Ａから分析結果等のデータを取得するような例えばパーソナルコンピュータである。例えば、ユーザ装置ＡがＷｅｂ（ウェブ）サーバ機能を有しており、ユーザ端末５３がＷｅｂブラウザを実行しており、Ｗｅｂサーバ機能とＷｅｂブラウザでデータのやりとりを行う。
【００２２】
同様に、ユーザ端末７３は、ユーザ装置Ｂに対して指示やデータを出力したり、ユーザ装置Ｂから分析結果等のデータを取得するような例えばパーソナルコンピュータである。例えば、ユーザ装置ＢがＷｅｂサーバ機能を有しており、ユーザ端末７３がＷｅｂブラウザを実行しており、Ｗｅｂサーバ機能とＷｅｂブラウザでデータのやりとりを行う。
【００２３】
ユーザ装置１０００は、図５に示すような構成を有する。すなわち、ユーザ装置１０００は、前処理部１１００と、データ登録部１２００と、データ取得部１３００と、データ格納部１４００と、鍵格納部１５００と、端末インタフェース部１６００とを有する。
【００２４】
また、前処理部１１００は、共有鍵取得部１１１０と、鍵生成部１１２０と、鍵マスク部１１３０と、鍵登録部１１４０とを有する。また、データ登録部１２００は、データマスク部１２１０と、データ送信部１２２０とを有する。さらに、データ取得部１３００は、データ受信部１３１０と、復号部１３２０とを有する。これらの処理部の処理内容については、処理フローの説明において述べる。
【００２５】
さらに、分析装置３００は、鍵登録部３０１と、鍵格納部３０２と、変換鍵生成部３０３と、データ変換部３０４と、データ格納部３０５と、データ登録部３０６と、分析処理部３０７と、分析結果格納部３０８と、配布データ生成部３０９と、配布データ格納部３１０と、データ送信部３１１とを有する。
【００２６】
鍵登録部３０１は、ユーザ装置から受信したマスク化秘密鍵のデータを鍵格納部３０２に格納する。変換鍵生成部３０３は、鍵格納部３０２に格納されているマスク化秘密鍵から変換鍵を生成し、当該変換鍵を鍵格納部３０２に格納する。データ登録部３０６は、ユーザ装置から秘匿化データを受信し、データ格納部３０５に格納する。データ変換部３０４は、鍵格納部３０２に格納されている変換鍵を用いてデータ格納部３０５に格納されている秘匿化データを処理して、処理結果をデータ格納部３０５に格納する。分析処理部３０７は、データ格納部３０５に格納されている秘匿化データを用いて所定の分析処理を実施して、マスク化された分析結果を生成し、分析結果格納部３０８に格納する。配布データ生成部３０９は、鍵格納部３０２に格納されているマスク化鍵を用いて、分析結果格納部３０８に格納されている、マスク化された分析結果を処理して、処理結果である配布データを配布データ格納部３１０に格納する。データ送信部３１１は、配布データ格納部３１０に格納されている配布データを、ユーザ装置に送信する。
【００２７】
次に、図７乃至図２７を用いて図４乃至図６に示したシステムの動作について説明する。
【００２８】
まず、図７を用いてメイン処理の処理フローを示す。最初に、ユーザ装置１０００は、マスク化鍵生成処理を実施する（ステップＳ１）。この処理は、図１のステップ（１）乃至（３）に相当する。次に、分析装置３００は、変換鍵生成処理を実施する（ステップＳ３）。この処理は図１のステップ（４）に相当する。その後、ユーザ装置１０００は、データ秘匿化処理を実施する（ステップＳ５）。この処理は、図２のステップ（５）及び（６）に相当する。これに対して、分析装置３００は、秘匿化データ分析処理を実施する（ステップＳ７）。この処理は、図２のステップ（７）及び（８）並びに図３のステップ（９）及び（１０）に相当する。最後に、ユーザ装置１０００は、分析結果取得処理を実施する（ステップＳ９）。この処理は、図３のステップ（１１）に相当する。
【００２９】
以下、これらの処理を具体的に説明する。
【００３０】
最初に、マスク化鍵生成処理について図８を用いて説明する。まず、例えばユーザ端末などからの指示を端末インタフェース部１６００で受け付けると、ユーザ装置１０００の前処理部１１００における共有鍵取得部１１１０は、共有鍵Ｓを取得し、鍵格納部１５００に格納する（ステップＳ１１）。協業するユーザのうち１人がコーディネータとして共有鍵Ｓを生成する場合には、コーディネータが、生成した共有鍵Ｓを、他のユーザの公開鍵で暗号化して、それぞれのユーザに配布する。配布先のユーザのユーザ装置１０００の前処理部１１００における共有鍵取得部１１１０は、秘密鍵で復号化して共有鍵Ｓを取得する。又は、信頼できる第三者機関が、共有鍵Ｓを生成して、協業する各ユーザの公開鍵で共有鍵Ｓを暗号化して配布し、各ユーザのユーザ装置１００が、上で述べたのと同様に復号化することで共有鍵Ｓを取得する。
【００３１】
また、ユーザ装置１０００の前処理部１１００における鍵生成部１１２０は、予め定められた方法によって秘密鍵Ｋuを生成し、鍵格納部１５００に格納する（ステップＳ１３）。なお、ｕはユーザを表しており、ユーザＡであればａ、ユーザＢであればｂとなる。
【００３２】
その後、前処理部１１００の鍵マスク部１１３０は、秘密鍵Ｋuと共有鍵Ｓとの排他的論理和を算出することでマスク化鍵Ｋum（＝Ｋu＋Ｓ）を生成し、鍵格納部１５００に格納する（ステップＳ１５）。その後、鍵登録部１１４０は、予め設定されている分析装置３００宛に、マスク化鍵Ｋumを送信する（ステップＳ１７）。なお、ステップＳ１７では、公開鍵暗号方式などで暗号化した上で、分析装置３００にマスク化鍵を送信する。
【００３３】
このような処理を実施することで、分析装置１０００に各ユーザのマスク化鍵Ｋumを登録することができるようになる。
【００３４】
なお、以下で用いる具体例のために、共有鍵Ｓ、秘密鍵Ｋu及びマスク化鍵Ｋumについて示しておく。本実施の形態では、データベースの１レコードが６バイトであり、各鍵もレコードのバイト数と同じ長さであるものとする。
Ｓ＝０３３ｅｆｄｄａａｃ３５
Ｋa＝ａｂ９２０３４ａｆ０１２
Ｋb＝ｅｆｆ０２４ａｃｄ３３ａ
Ｋam＝０３３ｅｆｄｄａａｃ３５＋ａｂ９２０３４ａｆ０１２
＝ａ８ａｃｆｅ９０５ｃ２７
Ｋbm＝０３３ｅｆｄｄａａｃ３５＋ｅｆｆ０２４ａｃｄ３３ａ
＝ｅｃｃｅｄ９７６７ｆ０ｆ
【００３５】
次に、図９を用いて変換鍵生成処理について説明する。分析装置３００の鍵登録部３０１は、ユーザ装置１０００からマスク化鍵Ｋumを受信し、鍵格納部３０２に格納する（ステップＳ３１）。また、変換鍵生成部３０３は、例えば協業するユーザからマスタとなるユーザを選択して、当該ユーザのマスク化鍵と他のユーザのマスク化鍵との排他的論理和を算出することで、変換鍵Ｋab（＝Ｋam＋Ｋbm＝Ｋa＋Ｓ＋Ｋb＋Ｓ）を生成し、鍵格納部３０２に格納する（ステップＳ３３）。
【００３６】
マスタとなるユーザの選択は、予めルールとして決定しておき、例えば所定時間毎に切り替える、又は所定時間毎にランダムに選択するなどの手法によって行う。
【００３７】
上で述べた例では、Ｋabは、以下のような値となる。
Ｋab＝ａ８ａｃｆｅ９０５ｃ２７＋ｅｃｃｅｄ９７６７ｆ０ｆ
＝４４６２７７ｅ６２３２８
【００３８】
このような処理を実施することで、以下で述べる分析処理で実データを復元することなく通常どおり分析処理を行うことができるようになる。
【００３９】
次に、データ秘匿化処理について図１０乃至図１７を用いて説明する。例えば端末インタフェース部１６００を介してユーザ端末などから分析の対象となるデータＤuを受信し、データ格納部１４００に格納する。その後、ユーザ装置１０００のデータ登録部１２００におけるデータマスク部１２１０は、分析データＤuと秘密鍵Ｋuとの排他的論理和を算出することで秘匿化データＤum（＝Ｄu＋Ｋu）を生成し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ４１）。
【００４０】
その後、データ送信部１２２０は、秘匿化データＤumを分析装置３００に送信する（ステップＳ４３）。
【００４１】
図１１に、例えばユーザＡのデータの一例を示す。図１１の例では、日付と、性別と、年齢と、購入品とを含むレコードが含まれる。日付と、性別と、年齢とについてはそれぞれ１バイトであるものとする。また、購入品については３バイトであるものとする。このようなデータについては１６進数表示で取り扱うものとすると、図１２に示すようなデータとなる。データフォーマットは図１１と同じである。
【００４２】
また、図１３に、例えばユーザＢのデータ（１６進数表示）の一例を示す。図１２と同じデータフォーマットとなっている。
【００４３】
本実施の形態では、図１４に示すように、秘密鍵Ｋa及びＫbのいずれも、先頭２桁は日付の属性（データ項目とも呼ぶ。）に対応付けられ、次の２桁は性別の属性に対応付けられ、次の２桁は年齢の属性に対応付けられ、最後の６桁は購入品の属性に対応付けられている。
【００４４】
同様に、図１５に示すように、共有鍵Ｓのいずれも、先頭２桁は日付の属性（データ項目とも呼ぶ。）に対応付けられ、次の２桁は性別の属性に対応付けられ、次の２桁は年齢の属性に対応付けられ、最後の６桁は購入品の属性に対応付けられている。
【００４５】
そして、ユーザＡのデータＤaと秘密鍵Ｋaとの排他的論理和を算出することで秘匿化データＫamを生成すると、図１６に示すようなデータが得られる。同様に、ユーザＢのデータＤbと秘密鍵Ｋbとの排他的論理和を算出することで秘匿化データＫbmを生成すると、図１７に示すようなデータが得られる。
【００４６】
次に、図１８乃至図２４を用いて秘匿化データ分析処理について説明する。まず、データ登録部３０６は、ユーザ装置１０００から秘匿化データＤum（上の例ではＤam及びＤbm）を受信し、データ格納部３０５に格納する（ステップＳ５１）。そして、データ変換部３０４は、秘匿化データＤamと変換鍵Ｋabとの排他的論理和を算出することで変換データを生成し、データ格納部３０５に格納する（ステップＳ５３）。ここでは、ユーザＢがマスタとして選択されているものとして、それ以外のユーザＡについての秘匿化データＤamに対して、変更鍵Ｋabを適用する。すなわち、Ｄamc＝Ｄam＋Ｋab＝Ｄa＋Ｋa＋Ｋa＋Ｋb＝Ｄa＋Ｋbが算出されることになる。
【００４７】
上で述べた例では、Ｋab＝４４６２７７ｅ６２３２８と図１６の秘匿化データとの排他的論理和を算出することになり、図１９に示すようなデータが得られるようになる。Ｋbでマスクされた形になるので、図１７に示すようなユーザＢの秘匿化データと同様に取り扱うことができる。例えば同じ男性であれば両方共「ｆ０」に変換されており、同じ値であれば実データ値も同じであることになる。
【００４８】
そうすると、分析処理部３０７は、データ格納部３０５に格納されている秘匿化データＤbm及びＤamcを用いて、所定の分析処理を実施する（ステップＳ５５）。所定の分析処理については任意であるが、ここでは、クロス集計と相関ルール抽出とを一例として示す。
【００４９】
まず、クロス集計処理で年齢と購入品との組み合わせについて出現頻度をカウントするものとする。図１７と図１９とから、年齢と購入品との組み合わせについて出現頻度をカウントした結果は、図２０に示すようなデータが得られる。図２０の例では、横方向のカラム名には、購入品についての秘匿化されたデータ値が列挙されており、縦方向のカラム名には、年齢についての秘匿化されたデータ値が列挙されている。年齢と購入品との組み合わせについての出現頻度については実データ値である。なお、このようなデータは分析結果格納部３０８に格納される。
【００５０】
一方、相関ルール抽出については、図２１乃至図２４を用いて説明する。まず、分析処理部３０７は、抽出条件を取得する（ステップＳ６１）。例えば、以下で用いる最小支持度及び確信度閾値を予め設定しておき、それらを読み出す。そして、データ格納部３０５に格納されている秘匿化データにおける各値について支持度を算出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ６３）。本ステップでは、属性による区別はないので、日付の「ｅｅ」「ｅｃ」などの各々の値について、性別「ｆ０」「ｆ１」の各々の値について、年齢についても「３ａ」「０ｃ」などの各々の値について、購入品「０３ｅ４ｂ３」「８８２０ｅ６」などの各々の値について、出現頻度を計数する。その後、出現頻度／全レコード数によって支持度を算出する。
【００５１】
図１７及び図１９の例では、以下のような支持度が得られる。
「ee」:0.1
「ec」:0.5
「eb」:0.1
「ed」:0.1
「ea」:0.1
「e9」:0.1
「f0」:0.6
「f1」:0.4
「3a」:0.1
「0c」:0.2
「30」:0.6
「2e」:0.1
「03e4b3」:0.2
「8820e6」:0.5
「71ffef」:0.2
「db3091」:0.1
【００５２】
次に、分析処理部３０７は、予め設定されている最小支持度以上の秘匿化データ値を特定する（ステップＳ６５）。上で述べた例では、最小支持度＝０．３とすると、「ｅｃ」と、「ｆ０」と、「ｆ１」と、「３０」と、「８８２０ｅ６」とが特定される。
【００５３】
その後、分析処理部３０７は、特定された秘匿化データ値の全てのペアについて支持度を算出し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ６７）。例えば、「ｅｃ」かつ「ｆ０」の支持度は、図１７及び図１９のデータからすると、４／１０＝０．４と算出される。その他の組み合わせを併せて記載すれば以下のとおりである。
「ec」かつ「f0」:0.4
「ec」かつ「f1」:0.1
「ec」かつ「30」:0.3
「ec」かつ「8820e6」:0.5
「f0」かつ「30」:0.2
「f0」かつ「8820e6」:0.4
「f1」かつ「30」:0.4
「f1」かつ「8820e6」:0.1
「30」かつ「8820e6」:0.3
【００５４】
さらに、分析処理部３０７は、支持度が最小支持度以上のペアを抽出して、当該ペアから確信度を算出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ６９）。例えば、最低支持度０．３以上のペアを特定し、確信度を以下のように算出する。
ＡならばＢの確信度＝（ＡかつＢの出現回数／Ａの出現回数）
ＢならばＡの確信度＝（ＡかつＢの出現回数／Ｂの出現回数）
【００５５】
従って、「ｅｃ」ならば「ｆ０」の確信度は、４回／５回＝０．８であり、「ｆ０」ならば「ｅｃ」の確信度は、４回／６回＝０．６６といったように算出される。
【００５６】
その後、分析処理部３０７は、確信度が閾値以上のルールを特定し、分析結果格納部３０８に格納する（ステップＳ７１）。上で述べた例では、図２２に示すようなデータが得られるようになる。日付が「ｅｃ」ならば購入品「８８２０ｅ６」となるというルールや、購入品「８８２０ｅ６」ならば日付「ｅｃ」となるというルールや、性別が「ｆ１」ならば年齢「３０」となるというルールなどが抽出される。
【００５７】
このような処理については従来技術と同じであり、本実施の形態のために変更しなくても良いので、既存のプログラムモジュールをそのまま使用できる。
【００５８】
図１８の処理の説明に戻って、配布データ生成部３０９は、分析結果格納部３０８に格納されている分析結果ＲbmとマスタであるユーザＢのマスク化鍵Ｋbmとの排他的論理和を算出することで配布データＲmを生成し、配布データ格納部３１０に格納する（ステップＳ５７）。具体的には、ＲｂmはＫbでマスクされているので、マスク化鍵Ｋbm＝Ｋb＋Ｓとの排他的論理和を算出することで、ＫbがＳで置換される。すなわち、Ｒm＝実分析結果Ｒ＋Ｓである。
【００５９】
例えば図２０に示すような分析結果が得られた場合、ステップＳ５７を実施することで図２３に示すようなデータが得られる。なお、横方向のデータ項目が購入品であり、縦方向のデータが項目が年齢であるから、マスク化鍵Ｋbmにおいても購入品に対応する桁（すなわち最も右から６桁まで）と、年齢に対応する桁（最も右から７桁目及び８桁目）とをそれぞれ利用する。すなわち、Ｋbm＝ｅｃｃｅｄ９７６７ｆ０ｆの「７６７ｆ０ｆ」と購入品のデータ値との排他的論理和を算出し、Ｋbm＝ｅｃｃｅｄ９７６７ｆ０ｆの「ｄ９」と年齢のデータ値との排他的論理和を算出する。
【００６０】
さらに、図２２に示すような分析結果が得られた場合、ステップＳ５７を実施することで、図２４に示すようなデータが得られる。各データ値のデータ項目に対応する桁を用いる点については同じである。すなわち、「日付」「購入品」「性別」「年齢」といったデータ項目名については演算を行わず、データ値について演算を行う。
【００６１】
図１８の処理の説明に戻って、データ送信部３１１は、配信データＲmをユーザ装置１０００に送信する（ステップＳ５９）。このようにＲm＝実分析結果Ｒ＋Ｓを送信することで、秘密鍵の漏洩を防止している。
【００６２】
次に、図２５乃至図２７を用いて分析結果取得処理について説明する。まず、ユーザ装置１０００のデータ取得部１３００におけるデータ受信部１３１０は、分析装置３００から、配布データＲmを受信し、データ格納部１４００に格納する（ステップＳ８１）。そして、データ取得部１３００の復号部１３２０は、データ格納部１４００に格納されている配布データと、鍵格納部１５００に格納されている共有鍵Ｓとの排他的論理和を算出することで分析結果を復元し、データ格納部１４００に格納する（ステップＳ８３）。すなわち、Ｒ＝Ｒm＋Ｓ＝Ｒ＋Ｓ＋Ｓを算出する。
【００６３】
図２３のような配布データの場合には、図２６に示すような１６進数表現に復号される。図２６でも図２３と同様に、購入品及び年齢のデータ値について復号が行われる。このような１６進数表現が得られれば、図２７に示すように、対応する具体的なデータ値にも直すことができるようになる。
【００６４】
また、図２４に示すような配布データの場合には、図２８に示すような１６進数表現に復号される。図２８でも図２４と同様に、各データ項目のデータ値について復号が行われる。このような１６進数表現が得られれば、図２９に示すように、対応する具体的なデータ値にも直すことができるようになる。
【００６５】
例えばユーザ端末Ａは、ユーザ装置Ａにアクセスすると、端末インタフェース部１６００が、データ格納部１４００に格納されている実分析データを読み出して、要求元のユーザ端末Ａに送信する。ユーザ端末Ａは、ユーザ装置Ａから実分析データを受信して、表示装置に表示する。これによってユーザは、分析結果を利用することができるようになる。ユーザ端末Ｂも同様の処理を行う。
【００６６】
以上のような処理を実施すれば、分析装置３００には、秘密鍵を明かすことなく、ユーザの実データについても明かすことはないが、分析装置３００では分析処理を実施することができる。また、ユーザ同士では共有鍵Ｓを共有するだけで、分析装置３００から、マスク化されていたとしても他人のデータについては送信しないようにすれば、ユーザの実データについても他のユーザに明かすことはない。
【００６７】
すなわち、分析装置３００にも実データを明かすことなく、複数のユーザ間で実データを共有することなく、複数のユーザのデータについて分析結果を共有することができるようになる。よって、より大量のデータの分析結果のみを複数のユーザで活用できるようになる。また、分析処理自体は、従来の処理から変更することなく、分析処理のモジュールをそのまま活用することができる。
【００６８】
なお、マスタではないユーザＡが複数の場合にも、上で述べたような処理をそのまま利用することができる。具体的には、ユーザＣ、ユーザＤについても、それぞれ変換鍵を生成する。より具体的には、ユーザＣのマスク化鍵Ｋcm＋ユーザＢのマスク化鍵Ｋbm＝Ｋc＋Ｓ＋Ｋb＋Ｓ＝Ｋc＋Ｋbで変換鍵Ｋcbを生成し、ユーザＤのマスク化鍵Ｋdm＋ユーザＢのマスク化鍵Ｋbm＝Ｋd＋Ｓ＋Ｋb＋Ｓ＝Ｋd＋Ｋbを生成する。そして、ユーザＣの秘匿化データＤcm＋ユーザＣについての変換鍵Ｋcb＝Ｄc＋Ｋc＋Ｋc＋Ｋb＝Ｄc＋Ｋbを生成する。さらに、ユーザＤの秘匿化データＤdm＋ユーザＤについての変換鍵Ｋdb＝Ｄd＋Ｋd＋Ｋd＋Ｋb＝Ｄd＋Ｋbを生成する。そうすれば、上で述べたような分析処理をそのまま実施することができる。
【００６９】
以上本技術の実施の形態について説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、図４乃至図６の機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致しない。また、処理フローについても、処理結果が変わらない限り、ステップの順番を入れ替えたり、並列に実行しても良い場合もある。
【００７０】
なお、上で述べたユーザ装置１０００、分析装置３００は、コンピュータ装置であって、図３０に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【００７１】
以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。
【００７２】
本実施の形態に係る秘匿分析処理方法は、（Ａ）第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている第１の鍵と第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を第１のデータ格納部に格納するステップと、（Ｂ）第１のユーザの秘密鍵と第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、第２のユーザの秘密鍵と第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている第１の秘匿化データと、第１のデータ格納部に格納されている第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、第２のデータ格納部に格納するステップと、（Ｃ）第２のデータ格納部に格納されている第２の秘匿化データ及び第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納するステップと、（Ｄ）第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して第１のデータ格納部に格納されている第２の鍵との排他的論理和を算出して、共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップとを含む。
【００７３】
このような処理を行うことで、複数のユーザのデータを他のユーザ及び分析者にも秘匿化したまま分析処理を実施することができるようになる。
【００７４】
また、上で述べた第２の鍵が、第１のユーザのデータ及び第２のユーザのデータにおける担当データ項目のための桁を含む場合もある。このような場合には、分析結果秘匿化ステップにおいて、分析結果データにおける秘匿化部分に含まれるデータ項目のデータ値と、第２の鍵において対応する桁との排他的論理和を算出するようにしてもよい。これによって分析結果において一部のデータ項目のみのデータ値を用いる場合にも対処することができるようになる。
【００７５】
さらに、上で述べた第１のユーザが複数である場合、第１のユーザの各々の第１の鍵について、上で述べた第３の鍵を生成するようにしてもよい。このようにすれば、３以上のユーザが存在する場合も対処することができる。
【００７６】
なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ（例えばＲＯＭ）、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、ＲＡＭ等の記憶装置に一時保管される。
【００７７】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７８】
（付記１）
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納するステップと、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するステップと、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納するステップと、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される秘匿分析処理方法。
【００７９】
（付記２）
前記第２の鍵が、前記第１のユーザのデータ及び前記第２のユーザのデータにおける担当データ項目のための桁を含み、
前記分析結果秘匿化ステップにおいて
前記分析結果データにおける秘匿化部分に含まれるデータ項目のデータ値と、前記第２の鍵において対応する桁との排他的論理和を算出する
付記１記載の秘匿分析処理方法。
【００８０】
（付記３）
前記第１のユーザが複数である場合、
前記第１のユーザの各々の第１の鍵について、前記第３の鍵を生成する
付記１又は２記載の秘匿分析処理方法。
【００８１】
（付記４）
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納するステップと、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するステップと、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を分析部に実施させ、当該分析部から分析結果データを取得して第３のデータ格納部に格納するステップと、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップと、
を、コンピュータに実行させるための秘匿分析処理プログラム。
【００８２】
（付記５）
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部と、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納する鍵生成部と、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部と、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するデータ変換部と、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納する分析処理部と、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納するデータ生成部と、
を有する秘匿分析処理装置。
【符号の説明】
【００８３】
１０００ ユーザ装置
１１００ 前処理部
１２００ データ登録部
１３００ データ取得部
１４００ データ格納部
１５００ 鍵格納部
１６００ 端末インタフェース部
３００ 分析装置
３０１ 鍵登録部
３０２ 鍵格納部
３０３ 変換鍵生成部
３０４ データ変換部
３０５ データ格納部
３０６ データ登録部
３０７ 分析処理部
３０８ 分析結果格納部
３０９ 配布データ生成部
３１０ 配布データ格納部
３１１ データ送信部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納するステップと、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するステップと、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納するステップと、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される秘匿分析処理方法。
【請求項２】
前記第２の鍵が、前記第１のユーザのデータ及び前記第２のユーザのデータにおける担当データ項目のための桁を含み、
前記分析結果秘匿化ステップにおいて
前記分析結果データにおける秘匿化部分に含まれるデータ項目のデータ値と、前記第２の鍵において対応する桁との排他的論理和を算出する
請求項１記載の秘匿分析処理方法。
【請求項３】
前記第１のユーザが複数である場合、
前記第１のユーザの各々の第１の鍵について、前記第３の鍵を生成する
請求項１又は２記載の秘匿分析処理方法。
【請求項４】
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納するステップと、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するステップと、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を分析部に実施させ、当該分析部から分析結果データを取得して第３のデータ格納部に格納するステップと、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップと、
を、コンピュータに実行させるための秘匿分析処理プログラム。
【請求項５】
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部と、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納する鍵生成部と、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部と、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納する分析データ生成部と、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納する分析処理部と、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化部と、
を有する秘匿分析処理装置。
【請求項１】
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納するステップと、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するステップと、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納するステップと、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される秘匿分析処理方法。
【請求項２】
前記第２の鍵が、前記第１のユーザのデータ及び前記第２のユーザのデータにおける担当データ項目のための桁を含み、
前記分析結果秘匿化ステップにおいて
前記分析結果データにおける秘匿化部分に含まれるデータ項目のデータ値と、前記第２の鍵において対応する桁との排他的論理和を算出する
請求項１記載の秘匿分析処理方法。
【請求項３】
前記第１のユーザが複数である場合、
前記第１のユーザの各々の第１の鍵について、前記第３の鍵を生成する
請求項１又は２記載の秘匿分析処理方法。
【請求項４】
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納するステップと、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納するステップと、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を分析部に実施させ、当該分析部から分析結果データを取得して第３のデータ格納部に格納するステップと、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化ステップと、
を、コンピュータに実行させるための秘匿分析処理プログラム。
【請求項５】
第１のユーザの秘密鍵と共通鍵との排他的論理和である第１の鍵と、第２のユーザの秘密鍵と前記共通鍵との排他的論理和である第２の鍵とを格納している第１のデータ格納部と、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の鍵と前記第２の鍵との排他的論理和を算出して第３の鍵を生成し、当該第３の鍵を前記第１のデータ格納部に格納する鍵生成部と、
前記第１のユーザの秘密鍵と前記第１のユーザのデータとの排他的論理和である第１の秘匿化データと、前記第２のユーザの秘密鍵と前記第２のユーザのデータとの排他的論理和である第２の秘匿化データとを格納する第２のデータ格納部と、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第１の秘匿化データと、前記第１のデータ格納部に格納されている前記第３の鍵との排他的論理和を算出して第３の秘匿化データを生成し、前記第２のデータ格納部に格納する分析データ生成部と、
前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の秘匿化データ及び前記第３の秘匿化データに対して、秘匿化を解除することなく所定の分析処理を実施して、分析結果データを第３のデータ格納部に格納する分析処理部と、
前記第３のデータ格納部に格納されている分析結果データにおける秘匿化部分に対して前記第１のデータ格納部に格納されている前記第２の鍵との排他的論理和を算出して、前記共有鍵により秘匿化された分析結果データを生成し、第４のデータ格納部に格納する分析結果秘匿化部と、
を有する秘匿分析処理装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【公開番号】特開２０１２−１９５７３３（Ｐ２０１２−１９５７３３Ａ）
【公開日】平成２４年１０月１１日（２０１２．１０．１１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−５７７０１（Ｐ２０１１−５７７０１）
【出願日】平成２３年３月１６日（２０１１．３．１６）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１０月１１日（２０１２．１０．１１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年３月１６日（２０１１．３．１６）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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