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公開番号2025015244
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-30
出願番号2023118532
出願日2023-07-20
発明の名称情報処理システム、プログラム、及び情報処理方法
出願人ソフトバンク株式会社
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G06N 3/04 20230101AFI20250123BHJP(計算;計数)
要約【課題】正当に生成されたニューラルネットワークと不当に生成されたニューラルネットワークとを区別可能な情報処理システム、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】生成装置と実行装置及び前記各装置と埋込ニューラルネットワークを利用したサービスを提供される利用者40の複数の通信端末とが、ネットワーク20を介して通信する情報処理システム10において、生成装置は、埋込情報を取得する埋込情報取得部と、埋込情報を、ニューラルネットワークの要素に埋め込んだ埋込ニューラルネットワークを生成する生成部を備える。実行装置は、埋込ニューラルネットワークを利用する利用者によって入力された利用者入力情報を取得する入力情報取得部と、埋込ニューラルネットワークに埋め込まれているネットワーク関連情報と利用者入力情報とが一致しない場合に、利用者によるニューラルネットワークの利用を制限するネットワーク管理部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
埋込情報を取得する埋込情報取得部と、
前記埋込情報を、ニューラルネットワークの要素に埋め込んだ埋込ニューラルネットワークを生成する生成部と
を備える情報処理システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記生成部は、前記ニューラルネットワークのノード、ウェイト、バイアス、層、及び関数の少なくともいずれかに前記埋込情報を埋め込んだ前記埋込ニューラルネットワークを生成する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記埋込情報は数値であり、
前記生成部は、前記ニューラルネットワークの複数のウェイトのうちの一部のウェイトを前記埋込情報とした前記埋込ニューラルネットワークを生成する、請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記生成部は、学習前の前記ニューラルネットワークの複数のウェイトのうちの一部のウェイトを前記埋込情報とした後、前記一部のウェイトを変化させないように学習を実行して、前記埋込ニューラルネットワークを生成する、請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記生成部は、学習済みの前記ニューラルネットワークの複数のウェイトのうちの一部のウェイトを前記埋込情報とした前記埋込ニューラルネットワークと、前記埋込情報から前記一部のウェイトを再現可能な再現情報とを生成する、請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記生成部は、学習済みの前記ニューラルネットワークの複数のウェイトのうち、値が予め定められた閾値以下の一部のウェイトを特定し、前記一部のウェイトを前記埋込情報とした前記埋込ニューラルネットワークと、前記埋込ニューラルネットワークにおける前記一部のウェイトの位置を示すウェイト位置情報とを生成する、請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記埋込情報取得部は、対象情報を可逆的に変換することによって生成された前記埋込情報を取得し、
前記生成部は、前記埋込情報を前記対象情報に変換する方法を示す逆変換情報を生成する、請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記生成部は、前記埋込情報として前記ニューラルネットワークに関連するネットワーク関連情報を前記ニューラルネットワークの要素に埋め込んだ前記埋込ニューラルネットワークを生成する、請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記生成部は、前記埋込情報として、前記ニューラルネットワークの署名を前記ニューラルネットワークの要素に埋め込んだ前記埋込ニューラルネットワークを生成する、請求項８に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記埋込ニューラルネットワークを利用する利用者によって入力された利用者入力情報を取得する入力情報取得部と、
前記埋込ニューラルネットワークに埋め込まれている前記ネットワーク関連情報と前記利用者入力情報とが一致しない場合に、前記利用者による前記ニューラルネットワークの利用を制限するネットワーク管理部と
を備える、請求項８に記載の情報処理システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、プログラム、及び情報処理方法に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ニューラルネットワークについて記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０２０－２０１９０４号公報
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本発明の一実施態様によれば、情報処理システムが提供される。前記情報処理システムは、埋込情報を取得する埋込情報取得部を備えてよい。前記情報処理システムは、前記埋込情報を、ニューラルネットワークの要素に埋め込んだ埋込ニューラルネットワークを生成する生成部を備えてよい。
【０００４】
前記情報処理システムにおいて、前記生成部は、前記ニューラルネットワークのノード、ウェイト、バイアス、層、及び関数の少なくともいずれかに前記埋込情報を埋め込んだ前記埋込ニューラルネットワークを生成してよい。前記埋込情報は数値であってよく、前記生成部は、前記ニューラルネットワークの複数のウェイトのうちの一部のウェイトを前記埋込情報とした前記埋込ニューラルネットワークを生成してよい。前記生成部は、学習前の前記ニューラルネットワークの複数のウェイトのうちの一部のウェイトを前記埋込情報とした後、前記一部のウェイトを変化させないように学習を実行して、前記埋込ニューラルネットワークを生成してよい。
【０００５】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記生成部は、学習済みの前記ニューラルネットワークの複数のウェイトのうちの一部のウェイトを前記埋込情報とした前記埋込ニューラルネットワークと、前記埋込情報から前記一部のウェイトを再現可能な再現情報とを生成してよい。
【０００６】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記生成部は、学習済みの前記ニューラルネットワークの複数のウェイトのうち、値が予め定められた閾値以下の一部のウェイトを特定し、前記一部のウェイトを前記埋込情報とした前記埋込ニューラルネットワークと、前記埋込ニューラルネットワークにおける前記一部のウェイトの位置を示すウェイト位置情報とを生成してよい。
【０００７】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記埋込情報取得部は、対象情報を可逆的に変換することによって生成された前記埋込情報を取得してよく、前記生成部は、前記埋込情報を前記対象情報に変換する方法を示す逆変換情報を生成してよい。
【０００８】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記埋込情報は数値であってよく、前記生成部は、前記ニューラルネットワークの複数のバイアスのうちの一部のバイアスを前記埋込情報とした前記埋込ニューラルネットワークを生成してよい。前記生成部は、前記ニューラルネットワークの複数のバイアスのうちの一部のバイアスを前記埋込情報とした前記埋込ニューラルネットワークと、前記埋込情報から前記一部のバイアスを再現可能な再現情報とを生成してよい。
【０００９】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記埋込情報は数値であってよく、前記生成部は、前記ニューラルネットワークの複数の層のうちの一部の層に前記埋込情報を埋め込んだ前記埋込ニューラルネットワークを生成してよい。前記生成部は、前記ニューラルネットワークの複数の層のうちの一部の層に前記埋込情報を埋め込んだ前記埋込ニューラルネットワークと、前記埋込ニューラルネットワークにおける前記一部の層の位置を示す層位置情報とを生成してよい。前記生成部は、前記ニューラルネットワークの複数の層のうちの一部の層に前記埋込情報を埋め込んだ前記埋込ニューラルネットワークと、前記一部の層に適用されたデータから前記一部の層に適用される前のデータを再現可能な再現情報とを生成してよい。
【００１０】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記埋込情報は数値であってよく、前記生成部は、前記ニューラルネットワークの複数のノードのうちの一部のノードに前記埋込情報を埋め込んだ前記埋込ニューラルネットワークを生成してよい。前記生成部は、前記ニューラルネットワークの複数のノードのうち、他のノードにリンクされていない一部のノードに前記埋込情報を埋め込んだ前記埋込ニューラルネットワークを生成してよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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