JP6917942B2 - データ分析サーバ、データ分析システム、及びデータ分析方法 - Google Patents
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Description
テーブルとは、データ構造の一種である。本実施形態では表形式で取り扱われるデータをテーブルと呼ぶ。また、テーブルを行単位(横軸)に分割した際のデータの集合をレコードと呼び、テーブル内の一要素をセルと呼ぶ。セルにはデータが入力されている。さらに、テーブルを列単位(縦軸)に分割し、各列はそれぞれ属性を示す。例えば、名前、性別、年齢等がテーブルの属性に用いられる。属性ごとに、入力可能な値が定められており、これらの値の集合を平文空間と呼ぶ。属性が「性別」である場合は、(男、女)が平文空間である。属性が「がん」である場合は、食道、大腸、皮膚、膀胱などが平文空間の一例である。属性が年齢である場合は、0から100程度の整数からなる集合は平文空間の一例である。
本実施形態では、暗号化されていないデータを平文データと呼ぶ。暗号化とは、暗号鍵と平文データを入力として受け付け、平文データを変換した暗号化データを出力することを指す。本実施形態では、暗号化したデータをE()で表す。例えば0と1を暗号化すると、それぞれ暗号化データE(0)、E(1)が得られる。また、復号化とは、復号鍵と暗号化データを入力として受け付け、暗号化データから逆変換した平文データを出力することを指す。
標準暗号とは、暗号化と復号化の機能を備えた暗号化方式である。
検索可能暗号とは、暗号化と復号化の機能に加え、検索可能暗号で暗号化したデータを、暗号化したままで等号を判定する機能を備えた暗号化方式である。この判定機能は、2つの暗号化データを入力として受け付け、それぞれの暗号化前の平文データの値に基づき判定する。例えば、E(0)とE(1)が入力された場合、検索可能暗号の検索機能は、値が異なること(0=!1)を意味する記号を出力する。また、E(0)とE(0)が入力された場合は、検索機能は、値が同じであること(0=0)を意味する記号を出力する。検索可能暗号は、高機能暗号及び関数型暗号の一例である。
集計比較可能暗号とは、暗号化と復号化の機能に加え、暗号化したまま集計する機能と、集計した暗号化データを暗号化したまま値の大小を比較する機能を備えた暗号化方式である。比較機能は、2つの暗号化データを入力として受け付け、それぞれの値に基づき、大小関係の判定結果を出力する。例えば、E(0)とE(1)が入力された場合は一方の値が大きいこと(0<1)を意味する記号を出力する。また、比較機能は、E(0)とE(0)が入力された場合は値が同じであること(0=0)を意味する記号を出力する。また、比較機能は、E(0)とE(1)を集計したE(0+1)と、E(1)とE(1)を集計したE(1+1)とを比較し、E(0+1)<E(1+1)を判定できる。集計比較可能暗号として、暗号化状態での任意の演算を実現可能とする完全準同型暗号や、ネットワーク経由で実施する秘匿計算などの手段が知られている。集計比較可能暗号は、高機能暗号及び関数型暗号の一例である。
決定木分析とは、予測や判別等を目的とした機械学習の一種である。一般に、決定木分析では、学習用テーブルを用いた学習フェーズにおいて決定木と呼ばれる学習モデルを構築し、分析フェーズにおいて決定木を用いて分析用テーブルの判別や予測を実施する。決定木の最上位である根ノード、及び根ノード以外の内部ノードには学習用テーブルの変数(レコード)が関連付けられ、最下位の葉ノードには判別や予測結果に関する値が関連付けられている。
ランダムフォレスト分析は、決定木分析の一種である。学習フェーズにおいて、学習用テーブルからランダムなデータ抽出を繰り返し行うことにより多数の決定木を作成し、分析フェーズにおいて多数の決定木による決定木分析の結果を集約し、最終的な分類や予測結果を作成する手法である。結果を集約する際には、多数決による判定方法や、複数の結果の平均値や中央値等が利用される。
(2)情報エントロピー:−ΣPr(Ci|t)log{Pr(Ci|t)}
(3)ジニ係数:1−Σ{Pr(Ci|t)2}
Claims (9)
- データ分析サーバであって、
プロセッサと、メモリと、を含み、
前記メモリは、学習用情報から生成された基礎点付き情報を保持し、
前記基礎点付き情報は、第1高機能暗号で暗号化された説明変数の値と、所定の暗号方式で暗号化された目的変数の値と、前記説明変数の値の前記学習用情報における出現件数に基づく基礎点と、が対応づけられた複数のレコードを含み、
前記基礎点付き情報が保持する基礎点は、第2高機能暗号で暗号化されており、
前記プロセッサは、
前記基礎点付き情報に含まれる前記所定の暗号方式で暗号化された目的変数の値、に対応づけられた葉ノードを有する決定木を生成する決定木生成処理を実行し、
前記決定木生成処理において、前記決定木における前記説明変数の値による分岐規則を決定し、
前記分岐規則の決定において、
1以上の分岐規則候補を生成し、
前記1以上の分岐規則候補それぞれについて、前記基礎点付き情報を参照して、当該分岐規則候補における説明変数の値に前記基礎点付き情報において対応する基礎点を集計する処理と、
前記1以上の分岐規則候補それぞれについて、前記集計した基礎点と所定の評価関数とに基づいて当該分岐規則候補における評価点を算出する処理と、
前記算出した評価点に基づいて、前記1以上の分岐規則候補から採用する分岐規則を決定する処理と、を前記1以上の分岐規則候補における説明変数の値及び当該説明変数の値に対応する基礎点が暗号化されたまま実行する、データ分析サーバ。 - 請求項1に記載のデータ分析サーバであって、
前記第1高機能暗号は検索可能暗号である、データ分析サーバ。 - 請求項1に記載のデータ分析サーバであって、
前記第2高機能暗号は集計比較可能暗号である、データ分析サーバ。 - 請求項1に記載のデータ分析サーバであって、
前記プロセッサは、
複数の前記決定木を生成する処理を実行し、
前記複数の決定木それぞれを生成する処理において、
前記基礎点付き情報から複数のレコードを抽出し、
前記抽出した複数のレコードについて、前記決定木生成処理を実行する、データ分析サーバ。 - 請求項1に記載のデータ分析サーバであって、
前記メモリは、前記第1高機能暗号で暗号化された説明変数の値を含む分析用情報を保持し、
前記プロセッサは、
前記分析用情報に含まれる説明変数の値と、前記生成した決定木における分岐規則と、を比較して、当該説明変数の値に対応する葉ノードを特定する処理を、前記決定木に含まれる説明変数の値と前記分析用情報に含まれる説明変数の値とが暗号化されたまま実行し、
前記特定した葉ノードに対応する、前記所定の暗号方式で暗号化された目的変数の値、を出力する、データ分析サーバ。 - データ提供サーバと、データ分析サーバと、を含むデータ分析システムであって、
前記データ提供サーバは、
説明変数の値と、目的変数の値と、が対応づけられた複数のレコードを含む学習用情報を保持し、
前記説明変数の値の前記学習用情報における出現件数と、所定の関数と、に基づいて基礎点を算出し、
前記説明変数の値と、前記学習用情報において前記説明変数に対応する目的変数の値に基づく目的変数と、前記算出した基礎点と、を対応付けたレコードを含む基礎点付き情報を生成し、
前記基礎点付き情報に含まれる、説明変数の値を第1高機能暗号で、目的変数の値を所定の暗号方式で、基礎点を第2高機能暗号で、それぞれ暗号化し、
暗号化後の前記基礎点付き情報を、前記データ分析サーバに送信し、
前記データ分析サーバは、
前記基礎点付き情報に含まれる前記所定の暗号方式で暗号化された目的変数の値、に対応づけられた葉ノードを有する決定木を生成する決定木生成処理を実行し、
前記決定木生成処理において、前記決定木における前記説明変数の値による分岐規則を決定し、
前記分岐規則の決定において、
1以上の分岐規則候補を生成し、
前記1以上の分岐規則候補それぞれについて、前記基礎点付き情報を参照して、当該分岐規則候補における説明変数の値に前記基礎点付き情報において対応する基礎点を集計する処理と、
前記1以上の分岐規則候補それぞれについて、前記集計した基礎点と所定の評価関数とに基づいて当該分岐規則候補における評価点を算出する処理と、
前記算出した評価点に基づいて、前記1以上の分岐規則候補から採用する分岐規則を決定する処理と、を前記1以上の分岐規則候補における説明変数の値及び当該説明変数の値に対応する基礎点が暗号化されたまま実行する、データ分析システム。 - 請求項6に記載のデータ分析システムであって、
前記データ提供サーバは、
前記学習用情報に含まれない説明変数の値を生成し、
前記生成した説明変数の値と、空白値である目的変数の値と、が対応付けられた追加レコードを学習用情報に追加し、
前記追加レコードを追加した学習用情報を用いて、前記基礎点付き情報を生成する、データ分析システム。 - 請求項6に記載のデータ分析システムであって、
分析委託サーバを含み、
前記分析委託サーバは、
説明変数の値を含む分析用情報を保持し、
前記分析用情報に含まれる説明変数の値を、前記第1高機能暗号で暗号化し、
暗号化後の前記分析用情報を、前記データ分析サーバに送信し、
前記データ分析サーバは、
前記分析用情報に含まれる説明変数の値と、前記生成した決定木における分岐規則と、を比較して、当該説明変数の値に対応する葉ノードを特定する処理を、前記決定木に含まれる説明変数の値と前記分析用情報に含まれる説明変数の値とが暗号化されたまま実行し、
前記特定した葉ノードに対応する、前記所定の暗号方式で暗号化された目的変数の値、を前記分析委託サーバに送信し、
前記分析委託サーバは、前記データ分析サーバから受信した前記所定の暗号方式で暗号化された目的変数の値を復号する、データ分析システム。 - データ分析サーバによるデータ分析方法であって、
前記データ分析サーバは、学習用情報から生成された基礎点付き情報を保持し、
前記基礎点付き情報は、第1高機能暗号で暗号化された説明変数の値と、所定の暗号方式で暗号化された目的変数の値と、前記説明変数の値の前記学習用情報における出現件数に基づく基礎点と、が対応づけられた複数のレコードを含み、
前記基礎点付き情報が保持する基礎点は、第2高機能暗号で暗号化されており、
前記データ分析方法は、
前記データ分析サーバが、
前記基礎点付き情報に含まれる前記所定の暗号方式で暗号化された目的変数の値、に対応づけられた葉ノードを有する決定木を生成する決定木生成処理を実行し、
前記決定木生成処理において、前記決定木における前記説明変数の値による分岐規則を決定し、
前記分岐規則の決定において、
1以上の分岐規則候補を生成し、
前記1以上の分岐規則候補それぞれについて、前記基礎点付き情報を参照して、当該分岐規則候補における説明変数の値に前記基礎点付き情報において対応する基礎点を集計する処理と、
前記1以上の分岐規則候補それぞれについて、前記集計した基礎点と所定の評価関数とに基づいて当該分岐規則候補における評価点を算出する処理と、
前記算出した評価点に基づいて、前記1以上の分岐規則候補から採用する分岐規則を決定する処理と、を前記1以上の分岐規則候補における説明変数の値及び当該説明変数の値に対応する基礎点が暗号化されたまま実行する、ことを含むデータ分析方法。
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