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公開番号2025013165
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-24
出願番号2024074916
出願日2024-05-02
発明の名称個人識別情報の潜在的漏洩を低減するプログラム動作シーケンスの決定
出願人ウーブン・バイ・トヨタ株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06F 11/36 20060101AFI20250117BHJP(計算;計数)
要約【課題】方法の提供。
【解決手段】個人識別情報の潜在的漏洩を低減するプログラム動作シーケンスの決定は、第1のクラス情報及び第2のクラス情報を含むデータサンプルを取り込むこと、並びにデータサンプルの第2のクラス情報を低減することを行う複数の候補プログラム動作を識別することと、複数の候補プログラム動作の中の候補プログラム動作及び複数の計算リソースの中の計算リソースの各々の有効な組合せに関連付けられる個人識別情報の潜在的漏洩を表す漏洩コストを割り当てることと、有効な組合せ及び割り当てられた漏洩コストに目的関数を適用して、プログラム動作のシーケンスを決定することであって、シーケンスの各プログラム動作は、総漏洩コストが閾値漏洩コスト未満で、第1のクラス情報の量がデータ閾値よりも多くなるように、選択された1つ以上の計算リソースによって行われる、ということと、によって行われる。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
方法であって、前記方法は、
データサンプルを取り込むことであって、前記データサンプルは、第１のクラス情報及び第２のクラス情報を含む、ということ、並びに
前記データサンプルの前記第２のクラス情報を低減すること
を行う複数の候補プログラム動作を識別することと、
前記複数の候補プログラム動作の中の候補プログラム動作及び複数の計算リソースの中の計算リソースの各々の有効な組合せに関連付けられる個人識別情報の潜在的漏洩を表す漏洩コストを割り当てることと、
前記有効な組合せ及び割り当てられた漏洩コストに目的関数を適用して、プログラム動作のシーケンスを決定することであって、前記シーケンスの各プログラム動作は、総漏洩コストが閾値漏洩コスト未満で、第１のクラス情報の量がデータ閾値よりも多くなるように、選択された１つ以上の計算リソースによって行われる、ということと、
を含む、方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記割り当ては、
各々の有効な組合せに関連付けられる計算及び送信の金銭的コストを更に割り当てることを含み、
前記シーケンスは、総金銭的コストが閾値金銭的コスト未満であるようなシーケンスである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の計算リソースは、少なくとも１つの車両センサと、少なくとも１つの車両プロセッサと、少なくとも１つの車両メモリと、少なくとも１つのクラウドサーバと、を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の計算リソースは、少なくとも１つの車両ストレージと、少なくとも１つのエッジ計算ノードと、を更に含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の計算リソースは、複数の車両の各々における計算リソースを含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の候補プログラム動作は、少なくとも１つの検出動作と、少なくとも１つの圧縮動作と、少なくとも１つのフィルタリング動作と、を含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記識別は、クライアント端末からのコンテンツクエリの受信に応じて行われる、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記コンテンツクエリは、オントロジーの１つ以上のクラスに関するものである、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記オントロジーの更新に応じてプログラム動作を生成することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
プロセッサによって実行可能な命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プロセッサに対して、
データサンプルを取り込むことであって、前記データサンプルは、第１のクラス情報及び第２のクラス情報を含む、ということ、並びに
前記データサンプルの前記第２のクラス情報を低減すること
を行う複数の候補プログラム動作を識別することと、
前記複数の候補プログラム動作の中の候補プログラム動作及び複数の計算リソースの中の計算リソースの各々の有効な組合せに関連付けられる個人識別情報の潜在的漏洩を表す漏洩コストを割り当てることと、
前記有効な組合せ及び割り当てられた漏洩コストに目的関数を適用して、プログラム動作のシーケンスを決定することであって、前記シーケンスの各プログラム動作は、総漏洩コストが閾値漏洩コスト未満で、第１のクラス情報の量がデータ閾値よりも多くなるように、選択された１つ以上の計算リソースによって行われる、ということと、
を含む、動作を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【背景技術】
【０００１】
車載センサは、より一層一般的なものとなってきている。自動運転の出現により、従来のカメラだけでなく、ＧＰＳ及びＬｉＤＡＲ（ライダ）などのセンサのアレイも車両に追加されている。これらのセンサの組合せにより、車両は、車両周囲の世界の詳細な表示を取得することができる。この表示を構成しているセンサデータの大部分は、ストレージの問題により上書きされるが、情報の一部は、ライブで実行可能な情報又は履歴情報を使用して、ＡＤＡＳ、地図などの訓練及び予測用のシミュレーション環境を生成する目的で記憶される。この情報の有用性は、品質と共に増加する。概して、情報の品質が増加すると、要求されるデータ転送及び記憶容量も増加する。
続きを表示（約 2,600 文字）【図面の簡単な説明】
【０００２】
本開示の態様は、以下の詳細な説明を添付の図を用いて読むことで最もよく理解される。業界における標準的な慣行に従って、様々な特徴は縮尺通りに描かれているわけではないことに留意されたい。実際、説明を明確にするために、様々な特徴の寸法は任意で増減し得る。
【０００３】
図１は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、モバイルコンピューティングネットワークの問合せコンテンツの取込みについてのシステムの概略図である。
図２は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、モバイルコンピューティングネットワークのコンテンツのクエリについてのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）の図である。
図３は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、コンテンツ取得タスクのデータ構造の図である。
図４は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、問合せコンテンツの取得システムの概略図である。
図５は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、モバイルコンピューティングネットワークの問合せコンテンツの取込みについての動作フローである。
図６は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、個人識別情報の潜在的漏洩を低減するプログラム動作シーケンスの決定についての動作フローである。
図７は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、候補プログラム動作を識別する動作フローである。
図８は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、コンテンツクエリのオントロジークラスを決定する動作フローである。
図９は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、コストを割り当てる動作フローである。
図１０は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、目的関数を適用する動作フローである。
図１１は、主題の開示の少なくとも一部の実施形態に係る、個人識別情報の潜在的漏洩を低減するプログラム動作シーケンスの決定に関するハードウェア構成の図である。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
以下の開示は、提供される主題の様々な特徴を実装する多数の異なる実施形態又は実施例を提供する。本開示を簡略化するために、構成要素、値、動作、材料、配置、又は同種のものに関する具体例が以下に記載される。もちろん、これらは単なる例であって、限定することを意図したものではない。他の構成要素、値、動作、材料、配置、又は同種のものが想定される。例えば、以下の説明で第２の特徴の上方又は上に第１の特徴を形成することは、第１及び第２の特徴が直接的に接触して形成されている実施形態を含んでもよく、第１及び第２の特徴が直接的に接触しない場合があるように、追加の特徴が第１及び第２の特徴間に形成され得る実施形態も含んでもよい。加えて、本開示は、様々な例で参照番号及び／又は参照文字を繰り返し得る。この繰り返しは、簡略化及び明確化を目的としたものであって、それ自体で、説明される様々な実施形態及び／又は構成間の関係を規定するものではない。
【０００５】
更に、「下方」、「下」、「～よりも下」、「上方」、「～よりも上」、及び同種のものなどの空間的に相対的な用語は、図に示されるような別の要素又は特徴に対するある要素又は特徴の関係を記載する説明を容易にするために本明細書で使用され得る。空間的に相対的な用語は、図で描写される向きに加えて、使用又は動作時におけるデバイスの様々な向きを包含することを意図したものである。装置は、他の場合の向き（９０度回転又は他の向き）であってもよく、本明細書で使用される空間的に相対的な記述は、それに従って同様に解釈され得る。
【０００６】
情報の品質が増加すると、人を識別するのに情報が充分である可能性が増加し、無関係の情報を送信する可能性が増加する。例えば、群衆の完全な品質の画像は、個人を容易に識別し得るが、顔情報が除去されている／ぼやけている場合であっても、身長、衣類、場所、時間などの組合せによって同一性を決定することが可能な場合がある。クエリに応じて、特定の情報のみが有用であって、他の情報をフィルタリングすることにより、個人識別情報（ＰＩＩ）又はＰＩＩを再生成し得る情報を保持する可能性が低減される。
【０００７】
本明細書で記載される主題の開示の少なくとも一部の実施形態は、クラウドネットワークに対する車両センサのステージの中での計算及び場所の全体的な決定においてＰＩＩに対するフィルタリング及び圧縮の効果を考慮し、これにより、クラウドネットワークに対する車両センサの各ステージにおけるフィルタリング及び圧縮のレベルが均衡する。
【０００８】
車両センサからクラウドを通じて有用な情報を取得するために、センサによって検出されるサンプルは、有用である第１のクラスの情報、及び使用可能でない第２のクラスの情報の両方を含む。サンプルデータがステージを通過すると、第２のクラス情報は、少なくとも一部の実施形態によって決定されるプログラム動作シーケンスに従って低減される。少なくとも一部の実施形態に係るシーケンスは、サンプルデータがクラウドストレージに記憶される時間によって第２のクラス情報を全体的に最小化又は除去しようと努める。少なくとも一部の実施形態では、ステージを通じて情報を検出、フィルタリング、圧縮、送信などを行うためにリソースが割り当てられる。
【０００９】
少なくとも一部の実施形態に係るシーケンスにおいて様々なステージで使用されるように様々なフィルタ、圧縮器、及び分析器が決定され、ここで、ステージは、計算の複雑性に関して異なっている。例えば、画像から色情報を除去することは、計算の複雑性の観点でオブジェクト検出と比べて、比較的簡単である。
【００１０】
計算コスト及び送信コストもステージによって変わる。例えば、センサに対する処理リソースの追加にはコストがかかるが、センサから次のレベルへのデータの送信にはコストがかからない。対照的に、クラウドに対する処理リソースの追加にはコストがかからないが、車両ストレージからクラウドへのデータの送信にはコストがかかる。
（【００１１】以降は省略されています）

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