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公開番号2025059426
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-10
出願番号2023169507
出願日2023-09-29
発明の名称ネットワークノード、サーバ、無線デバイス及びプログラム
出願人KDDI株式会社
代理人弁理士法人大塚国際特許事務所
主分類H04W 48/18 20090101AFI20250403BHJP(電気通信技術)
要約【課題】サイドリンク通信で送受信する学習モデルの性能レベルを無線デバイスが判定できる様にする。
【解決手段】移動通信ネットワークのネットワークノードは、サーバからグループに属する複数の無線デバイスにおけるサイドリンク通信の可否の判定要求を受信したことに応答して、前記複数の無線デバイスの内のサイドリンク通信が可能な2つの無線デバイスのペアと、第2学習モデルより性能レベルの高い第1学習モデルを前記サイドリンク通信により前記ペアの前記2つの無線デバイスの間で送受信することが許可されるか否かと、を判定する判定手段と、前記判定手段による判定結果を前記サーバに送信する送信手段と、を備えている。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
移動通信ネットワークのネットワークノードであって、
サーバからグループに属する複数の無線デバイスにおけるサイドリンク通信の可否の判定要求を受信したことに応答して、前記複数の無線デバイスの内のサイドリンク通信が可能な２つの無線デバイスのペアと、第２学習モデルより性能レベルの高い第１学習モデルを前記サイドリンク通信により前記ペアの前記２つの無線デバイスの間で送受信することが許可されるか否かと、を判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果を前記サーバに送信する送信手段と、
を備えている、ネットワークノード。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記判定手段は、前記サイドリンク通信が可能な前記２つの無線デバイスの前記ペアを、前記複数の無線デバイスの位置に基づき判定し、前記第１学習モデルを前記サイドリンク通信により前記ペアの前記２つの無線デバイスの間で送受信することが許可されるか否かを、前記複数の無線デバイスの移動速度に基づき判定する、請求項１に記載のネットワークノード。
【請求項３】
前記サーバは、近接サービス（ＰｒоＳｅ）を提供するためのサーバである、請求項１に記載のネットワークノード。
【請求項４】
前記ネットワークノードは、ネットワークデータ分析機能を実装する、請求項１に記載のネットワークノード。
【請求項５】
１つ以上のプロセッサを有する装置の前記１つ以上のプロセッサで実行されると、前記装置を請求項１から４のいずれか１項に記載のネットワークノードとして機能させるプログラム。
【請求項６】
移動通信ネットワークのネットワークノードと通信可能なサーバであって、
グループに属する複数の無線デバイスにおけるサイドリンク通信の可否の判定を前記ネットワークノードに要求する要求手段と、
前記ネットワークノードから、前記複数の無線デバイスの内のサイドリンク通信が可能な２つの無線デバイスのペアと、第２学習モデルより性能レベルの高い第１学習モデルを前記サイドリンク通信により前記ペアの前記２つの無線デバイスの間で送受信することが許可されるか否かと、を示す情報を受信する受信手段と、
を備えている、サーバ。
【請求項７】
前記複数の無線デバイスそれぞれの無線デバイスに、サイドリンク通信が可能な他の無線デバイスを示す情報と、前記他の無線デバイスとの前記サイドリンク通信により、前記他の無線デバイスとの間で前記第１学習モデルを送受信することが許可されるか否かを前記無線デバイスが判定するための判定情報と、を送信する送信手段をさらに備えている、請求項６に記載のサーバ。
【請求項８】
前記複数の無線デバイスそれぞれの前記無線デバイスは、前記無線デバイスが受信した前記判定情報と前記他の無線デバイスが受信した前記判定情報の両方が第１の値である場合、前記他の無線デバイスとの前記サイドリンク通信により、前記他の無線デバイスとの間で前記第１学習モデルを送受信することが許可されていると判定し、前記無線デバイスが受信した前記判定情報と前記他の無線デバイスが受信した前記判定情報の内の少なくとも一方が前記第１の値ではない場合、前記他の無線デバイスとの前記サイドリンク通信により、前記他の無線デバイスとの間で前記第１学習モデルを送受信することが許可されていないと判定する、請求項７に記載のサーバ。
【請求項９】
前記ネットワークノードは、ネットワークデータ分析機能を実装する、請求項６に記載のサーバ。
【請求項１０】
前記サーバは、近接サービス（ＰｒоＳｅ）を提供するためのサーバである、請求項６に記載のサーバ。
（【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】
本開示は、無線デバイス間での学習モデルの送受信技術に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
非特許文献１は、移動通信ネットワークにアクセス可能な無線デバイス（ＷＤ）において機械学習により生成された学習モデルを利用する様々なアプリケーションを開示している。さらに、非特許文献１は、事前にグループ化されたＷＤ間で学習モデルを送受信することも開示している。
【０００３】
非特許文献２は、ＷＤ間でデータを送受信する近接サービス（ＰｒｏＳｅ）のためのシステムを開示している。非特許文献２によると、２つのＷＤは、当該２つのＷＤを接続する無線リンクである"サイドリンク"を介して、移動通信ネットワークを介することなくデータを送受信することができる。さらに、非特許文献２は、サイドリンクの品質の劣化等に応じて、２つのＷＤ間の通信を、サイドリンクを介しての通信から移動通信ネットワークを介しての通信に切り替えることも開示している。以下の説明において、２つのＷＤが当該２つのＷＤを接続するサイドリンクを介して行う通信を"サイドリンク通信"と表記し、当該２つのＷＤが移動通信ネットワークを介して行う通信を"ＮＷ経由通信"と表記する。
【０００４】
非特許文献３は、機械学習によって生成された学習モデルが、当該学習モデルの生成に使用された学習データに関する情報を含むことを開示している。したがって、学習データがＷＤの位置情報等のプライバシ情報を含む場合、学習モデルにもプライバシ情報が含まれることになる。なお、学習モデルに含まれるプライバシ情報と当該学習モデルの性能レベルは一般的にトレードオフの関係にある。つまり、学習モデルに含まれるプライバシ情報が少なくなる様にする程、当該学習モデルの性能レベルは低くなる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
３ＧＰＰ（登録商標）ＴＲ２２．８７６Ｖ１９．０．０，２０２３年６月
３ＧＰＰ（登録商標）ＴＳ２３．３０４Ｖ１８．２．０，２０２３年６月
Ｎａｓｒ，Ｍｉｌａｄ，ＲｅｚａＳｈｏｋｒｉ，ａｎｄＡｍｉｒＨｏｕｍａｎｓａｄｒ，"Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｐｒｉｖａｃｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ"，ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＳｅｃｕｒｉｔｙａｎｄＰｒｉｖａｃｙ，２０１８年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
たとえば、性能レベルは高いが多くのプライバシ情報を含む第１学習モデルをＷＤ間で送受信する場合、ＮＷ経由通信ではなく、サイドリンク通信を利用する方がセキュリティの観点からは好ましい。一方、サイドリンク通信を利用できず、ＮＷ経由通信を使用する場合、第１学習モデルより性能レベルは劣るがプライバシ情報の含有量が第１学習モデルよりも少ない第２学習モデルを転送することが好ましい。
【０００７】
しかしながら、サイドリンク通信により第１学習モデルを転送している間に当該サイドリンク通信の品質が劣化してＮＷ経由通信に切り替わることも生じ得る。したがって、第１ＷＤが、サイドリンク通信が可能である第２ＷＤに学習モデルを送信する際、第１学習モデルを送信するのか、当該サイドリンク通信の品質劣化によるＮＷ経由通信への切り替わりを考慮して第２学習モデルを送信するかを判定できる仕組みを導入することが好ましい。
【０００８】
本開示は、サイドリンク通信で送受信する学習モデルの性能レベルを無線デバイスが判定できる技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一態様によると、移動通信ネットワークのネットワークノードは、サーバからグループに属する複数の無線デバイスにおけるサイドリンク通信の可否の判定要求を受信したことに応答して、前記複数の無線デバイスの内のサイドリンク通信が可能な２つの無線デバイスのペアと、第２学習モデルより性能レベルの高い第１学習モデルを前記サイドリンク通信により前記ペアの前記２つの無線デバイスの間で送受信することが許可されるか否かと、を判定する判定手段と、前記判定手段による判定結果を前記サーバに送信する送信手段と、を備えている。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によると、サイドリンク通信で送受信する学習モデルの性能レベルを無線デバイスが判定することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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