2014 Fiscal Year Research-status Report
インタークラウド環境を用いたセンサーデータの分散解析手法の研究
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26330085
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
中川 郁夫 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (70647437)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
下條 真司 大阪大学, サイバーメディアセンター, 教授 (00187478)
樋地 正浩 東北大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (40400212)
福本 昌弘 高知工科大学, 工学部, 教授 (70299387)
菊池 豊 高知工科大学, 公私立大学の部局等, 教授 (80242288)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | インタークラウド / IoT / ビッグデータ / 分散秘匿分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
インタークラウド環境におけるセンサーデータの分散秘匿統計解析手法のアーキテクチャ設計とプロトタイプ実装を行った。本研究で提案する分散秘匿統計解析手法は膨大な数のセンサーから集まるデータをランダムシェアによって秘匿分割し、複数の異なる独立なクラウド環境で分散型の統計解析を行う。この仕組みは、個々のセンサーデータの秘匿性を保ったまま、統計解析を行うことを可能にする。
今年度は、本提案の仕組みを理論的に整理し、(1) 基本アーキテクチャの提案、(2) DHT (Distributed Hash Table) 技術を応用したスケールアウト型の仕組みの提案、(3) センサーの機器故障や通信障害などによる計算誤差を回避するための耐障害性の仕組みの提案、を行った。また、本提案による基本アーキテクチャに関するプロトタイプ実装を行い。性能、スケーラビリティ、センサーの実環境を想定した通信遅延に基づいた処理モデルの評価を行った。
プロトタイプ実装ではシミュレーション用の簡易モデル、及び小さなデバイス上での検証を目的とした実証実験モデルの開発を行った。実証実験モデルはセンサーゲートウェイと呼ばれる極小Linuxマシン上で動作する。センサーゲートウェイは、次年度以降の実証実験を想定し、家庭、工場、農場などに設置され、多数のセンサーからデータを集めてクラウド上に保存するための中継役（ゲートウェイ）として機能することを目指している。今年度は、これらの機能をOpenBlocksを用いて実装した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度の研究ゴールは以下の2点である。(1) 理論的な視点からの基本アーキテクチャの設計、(2) 同アーキテクチャに基づいたプロトタイプ実装。
理論的な視点からの基本アーキテクチャの設計については、以下の3つの視点で研究に取り組み、その成果を国際会議、国内研究会などで発表した。(i) 基本アーキテクチャ: IoTデバイスのセンサーデータをランダムシェアを用いて秘匿分割し、分散環境において統計処理を行う仕組み (ii) DHT (Distributed Hash Table) 技術を応用し、前述のデータ収集、解析をスケーラブルに実現するための仕組み (iii) 通信、デバイス障害時であっても統計解析の結果にエラー（計算誤差）が含まれないための仕組み。本研究で想定しているIoTサービスでは膨大な数のデバイスが接続されることを前提としており、拡張性及び耐障害性は必須であり、実用的・実際的な視点での研究を行った。
プロトタイプ実装では、上記アーキテクチャに基づいて拡張性や耐障害性を実現するための仕組みについてOpenBlocks上で動作するデバイス用プログラム、及びクラウド上でデータ収集・解析を行うモジュールを開発した。次年度以降は、同プロトタイプ実装をベースにしたサンプルアプリケーションを用いてテストベッドでの機能検証、性能検証を行っていく。
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| Strategy for Future Research Activity |
H27年度は、実証実験モデルのプロトタイプを用いて、テストベッドにおける実証実験と評価を行う。特に、実証実験では (1) センサーによるセンサーデータの収集とセンサーゲートウェイによる秘匿分割（ランダムシェア）の実施、および (2) スマートフォン (Android or iPhone) を用いた単一でバイスでのセンサーデータ収集と秘匿分割の実施、の二つのモデルでの検証を行う。
検証においては、温度・湿度と付随情報などの環境データの取得、及び統計解析を試みる。特に家庭内の温度・湿度の変化は個々人の存在の有無が分かるため、生活パターンの類推あるいは留守宅を狙う泥棒への有益な情報になるなど、プライバシの扱いが問題とされる。今回の実証実験では、個々人から得られるデータは完全に秘匿しつつも、環境データを取得、統計・解析を行うことができることを示すことを目標とする。
H27年度はテストベッドでの実証実験と評価を主としており、H26年度に開発したプロトタイプ実装の機能を用いた、サンプルアプリケーションを開発、その機能の検証と評価を行う。H28年度以降は、実環境での実証実験に進む事を予定しており、H27年度中の実証実験においてその課題と対策を明らかにすることを目指す。
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| Causes of Carryover |
秘匿分散統計解析の実証実験で用いる検証用デバイス、及び計算処理用コンピュータの購入がH27年度にずれ込んだため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
H27年度に秘匿分散統計解析の実証実験用のデバイス及び計算処理用コンピュータの購入を実施する。なお、クラウド用の計算処理用コンピュータは、サーバ資産の購入ではなく、クラウド上の計算機リソースの利用（リソース利用料）も検討する。
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