JP6084895B2 - Data disclosure degree control device, data disclosure degree control method, and data disclosure degree control program - Google Patents
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Description
本発明は、データ提供者に関するデータのデータ利用者への開示度を、データ提供者とデータ利用者との関係を考慮して制御するデータ開示度制御装置、データ開示度制御方法及びデータ開示度制御プログラムに関する。 The present invention relates to a data disclosure degree control device, a data disclosure degree control method, and a data disclosure degree that control the degree of disclosure of data related to a data provider to a data user in consideration of the relationship between the data provider and the data user. It relates to the control program.
従来、介護支援などの場面において、支援が必要な人の状態を計測するための種々のデータをセンサ機器により取得し、これらのデータを用いて支援サービス提供者が支援サービスを提供することが行われている。 Conventionally, in a situation such as nursing care support, various data for measuring the state of a person who needs support is acquired by a sensor device, and a support service provider provides a support service using these data. It has been broken.
このような支援サービスが提供される際に、支援サービスの提供者（以下、「データ利用者」と称する。）の要望のみ考慮して、支援が必要な人（以下、「データ提供者」と称する。）の状態を計測したデータを提供してしまうと、データ提供者が受ける支援内容に比べて過剰に個人情報が開示される状態（多大なプライバシリスクを負う状態）となる可能性があった。 When such a support service is provided, only the request of the support service provider (hereinafter referred to as “data user”) is considered, and the person who needs support (hereinafter referred to as “data provider”). If data that measures the status of the data provider is provided, there is a possibility that personal information will be disclosed excessively (a state that bears a great privacy risk) compared to the support content received by the data provider. It was.
そこで、データ提供者が対話型インタフェースなどを利用して、データ種別やデータ利用者毎にデータ提供の可否を予め設定し、データ利用者は開示可能に設定されたデータのみを利用して支援サービスを提供する技術がある。 Therefore, the data provider uses an interactive interface, etc., to set in advance whether the data can be provided for each data type or data user, and the data user uses only the data set to be disclosed so that the support service can be used. There is technology to provide.
しかしながら、センサ系機器の数や種類、データ利用者となるサービスの提供者数が増加すると、データ提供者は各センサ系機器やデータ利用者ごとにデータの開示可否を設定することになるため、その設定の手間が増加してしまうという問題があった。 However, as the number and types of sensor system devices and the number of service providers that become data users increase, data providers will set whether to disclose data for each sensor system device or data user. There was a problem that the setting effort would increase.
また、データ提供者とデータ利用者との関係の度合いが変化し、コミュニケーションの頻度が高くなった場合には、当該データ利用者に対してはより多くのデータを開示するようにすればデータ提供者はより多くのサービスを得られる可能性があるが、そのような関係の度合いについては考慮されておらず、データ提供者がより好適なサービスを受けるチャンスが失われてしまう場合があった。 In addition, if the degree of relationship between the data provider and the data user changes and the frequency of communication increases, data can be provided by disclosing more data to the data user. There is a possibility that the service provider can obtain more services, but the degree of such a relationship is not taken into consideration, and there is a case where the data provider loses the chance to receive a more suitable service.
本発明は、上記事情を鑑みてなされたものであり、データ提供者とデータ利用者との関係の度合いを考慮しつつ、データ提供者からデータ利用者へのデータ開示度を制御するデータ開示度制御装置、データ開示度制御方法及びデータ開示度制御プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and considers the degree of relationship between the data provider and the data user, and controls the data disclosure level from the data provider to the data user. It is an object to provide a control device, a data disclosure degree control method, and a data disclosure degree control program.
上記の課題を解決するための、本発明のデータ開示度制御装置は、被監視者の状態を計測する複数のセンサ機器から計測データを取得して監視者に開示する際のデータ開示度を、１回の開示処理で前記被監視者が負うプライバシリスクを示す値を用いて制御するデータ開示度制御装置において、前記被監視者の操作により、前記プライバシリスクの許容値を入力する入力手段と、前記監視者が前記被監視者に対して要求する、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報を管理する要求管理手段と、前記被監視者が利用する端末と前記監視者が利用する端末との間の通信ログを解析して、前記被監視者と前記監視者との間の関係の度合いを示す値を算出し、算出した値に基づいて、前記プライバシリスクの許容値を更新するログ解析手段と、前記要求管理手段により管理されている、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報の複数の組み合わせごとに前記プライバシリスクを示す値をそれぞれ算出し、算出された前記プライバシリスクを示す値のうち、前記許容値を超えず、且つ前記許容値に最も近い値の算出に用いられた、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報の組み合わせを、前記センサ機器から前記監視者が利用する端末へのデータ開示のためのデータ送信条件情報として決定するデータ決定手段とを備えることを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problem, the data disclosure degree control device of the present invention obtains measurement data from a plurality of sensor devices that measure the state of a monitored person and discloses the degree of data disclosure when disclosing it to the supervisor. In a data disclosure degree control device that controls using a value indicating a privacy risk borne by the monitored person in a single disclosure process, an input unit that inputs an allowable value of the privacy risk by an operation of the monitored person; Request management means for managing information indicating the type of data, measurement time interval, temporal freshness, and the number of measurement data required in one disclosure process, which the monitor requests the monitored person; Analyzing the communication log between the terminal used by the monitored person and the terminal used by the monitored person, calculating a value indicating the degree of relationship between the monitored person and the monitored person, and calculating Based on the value, Information indicating the data type, the measurement time interval, the time freshness, and the number of measurement data required for one disclosure process, managed by the log management means for updating the privacy risk tolerance and the request management means The value indicating the privacy risk was calculated for each of a plurality of combinations, and among the calculated values indicating the privacy risk, the value was used to calculate the value that did not exceed the allowable value and was closest to the allowable value A combination of information indicating the type of data, measurement time interval, temporal freshness, and the number of measurement data required in one disclosure process, for data disclosure from the sensor device to the terminal used by the supervisor And data determining means for determining the data transmission condition information.
また本発明のデータ開示度制御方法は、被監視者の状態を計測する複数のセンサ機器から計測データを取得して監視者に開示する際のデータ開示度を、１回の開示処理で前記被監視者が負うプライバシリスクを示す値を用いて制御するデータ開示度制御装置が、前記被監視者の操作により、前記プライバシリスクの許容値を入力する入力ステップと、前記監視者が前記被監視者に対して要求する、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報を管理する要求管理ステップと、前記被監視者が利用する端末と前記監視者が利用する端末との間の通信ログを解析して、前記被監視者と前記監視者との間の関係の度合いを示す値を算出し、算出した値に基づいて、前記プライバシリスクの許容値を更新するログ解析ステップと、前記要求管理ステップにより管理されている、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報の複数の組み合わせごとに前記プライバシリスクを示す値をそれぞれ算出し、算出された前記プライバシリスクを示す値のうち、前記許容値を超えず、且つ前記許容値に最も近い値の算出に用いられた、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報の組み合わせを、前記センサ機器から前記監視者が利用する端末へのデータ開示のためのデータ送信条件情報として決定するデータ決定ステップとを有することを特徴とする。 Further, the data disclosure degree control method of the present invention provides the degree of data disclosure when acquiring measurement data from a plurality of sensor devices that measure the state of the monitored person and disclosing it to the monitoring person in a single disclosure process. A data disclosure degree control device that controls using a value indicating a privacy risk carried by a monitor; an input step of inputting an allowable value of the privacy risk by an operation of the monitored person; and A request management step for managing information indicating the type of data, measurement time interval, temporal freshness, and the number of measurement data necessary for one disclosure process, and a terminal used by the monitored person Analyzing a communication log with the terminal used by the monitor to calculate a value indicating the degree of relationship between the monitored person and the monitor, and based on the calculated value, the privacy risk Tolerance A plurality of combinations of information indicating the type of data, measurement time interval, temporal freshness, and the number of pieces of measurement data required for one disclosure process, which is managed by the log analysis step for updating the data and the request management step The value indicating the privacy risk is calculated, and among the calculated values indicating the privacy risk, the type of data used for calculating the value that does not exceed the allowable value and is closest to the allowable value, A combination of information indicating the measurement time interval, temporal freshness, and the number of pieces of measurement data necessary for one disclosure process is used as data transmission condition information for data disclosure from the sensor device to the terminal used by the supervisor. And a data determining step for determining.
また本発明のデータ開示度制御プログラムは、前記データ開示度制御装置を、コンピュータで構成するものであることを特徴とする。 The data disclosure degree control program of the present invention is characterized in that the data disclosure degree control device is configured by a computer.
本発明のデータ開示度制御装置、データ開示度制御方法及びデータ開示度制御プログラムによれば、データ提供者とデータ利用者との関係度を考慮しつつ、データ提供者からデータ利用者へのデータ開示度を制御することが可能になる。 According to the data disclosure degree control device, the data disclosure degree control method, and the data disclosure degree control program of the present invention, the data from the data provider to the data user while considering the degree of relationship between the data provider and the data user. It becomes possible to control the degree of disclosure.
本発明のデータ開示度制御装置では、介護支援などの場面において、支援が必要な人の状態を監視するためにセンサ機器で計測された種々のデータを、当該支援が必要な被監視者（データ提供者）の状態を監視する監視者（データ利用者）に開示するための条件を適宜決定、更新することにより、データの開示度を制御する。 In the data disclosure degree control device of the present invention, various data measured by a sensor device in order to monitor the state of a person who needs assistance in a situation such as care support, The degree of data disclosure is controlled by appropriately determining and updating conditions for disclosure to a supervisor (data user) who monitors the state of the provider.
当該制御に用いるデータ開示の条件は、１回の開示処理でデータ提供者が負う開示リスクであるプライバシリスクを指標化した値を用いて決定される。この値は、計測データの開示処理に用いる所定の要素（例えば、データの種類、データの計測時間間隔、データの時間的鮮度、１回の開示処理で送信されるデータ数等）から算出されるものである。 The data disclosure condition used for the control is determined using a value obtained by indexing privacy risk, which is a disclosure risk borne by the data provider in one disclosure process. This value is calculated from predetermined elements (for example, data type, data measurement time interval, data temporal freshness, number of data transmitted in one disclosure process, etc.) used for measurement data disclosure processing. Is.
そして、このデータの開示条件を、データ提供者とデータ利用者との関係の度合いを示す情報（関係度）を考慮して決定することにより、データ提供者およびデータ利用者双方の要求に対応した適切なデータ提供を行う。 The data disclosure conditions were determined in consideration of information (degree of relationship) indicating the degree of relationship between the data provider and the data user, thereby meeting the requirements of both the data provider and the data user. Provide appropriate data.
以下、本発明の一実施形態において図面を参照して説明する。但し、本発明は発明の要旨を逸脱しない範囲で他の様々な異なる様態で実施することが可能であり、本実施形態の記載内容に限定して解釈すべきではない。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the present invention can be carried out in various other different forms without departing from the gist of the invention, and should not be interpreted as being limited to the description of the present embodiment.
《一実施形態によるデータ開示度制御装置を利用した介護支援システムの構成》
本発明の一実施形態について、データ開示度制御装置を利用した介護支援システムの構成について、図１を参照して説明する。
<< Configuration of Care Support System Using Data Disclosure Level Control Device According to One Embodiment >>
An embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1 for a configuration of a care support system using a data disclosure degree control device.
介護支援システム１は、介護支援が必要なデータ提供者Ａの自宅内に設置されたホームゲートウェイやブロードバンドルータ等の中継機器１０と、データ提供者Ａの状態を計測するためのデータを計測する第１センサ２０−１および第２センサ２０−２と、データ提供者Ａが使用するデータ提供者Ａ電話機３０−１およびデータ提供者Ａ携帯端末３０−２と、データ提供者Ａの状態を監視するデータ利用者Ｘが使用するデータ利用者Ｘ電話機４０−１と、データ提供者Ａの状態を監視する他のデータ利用者Ｙが使用するデータ利用者Ｙ携帯端末４０−２とを有する。
The
中継機器１０は、データ開示度制御装置１１と、第１センサ２０−１および第２センサ２０−２で計測されたデータをデータ開示度制御装置１１に提供する機能を有する第１ドライバ１２−１および第２ドライバ１２−２と、データ提供者Ａが電話の通話先として登録した通話先情報をデータ提供者Ａの個人情報として保持する個人情報保持部１３と、データ提供者ＡがＳＮＳ（Social Networking Service）等の外部サービスを利用した通信の相手先として登録したフレンドリスト情報等をデータ提供者Ａの外部サービス情報として保持する外部サービス情報保持部１４と、データ提供者Ａとデータ利用者Ｘとの電話機による通信ログを収集する第１ログ取得部１５−１と、データ提供者Ａとデータ利用者Ｙとの携帯端末による通信ログを収集する第２ログ取得部１５−２とを有する。
The
データ開示度制御装置１１は、入力部１１０と、要求管理部１１１と、機器情報管理部１１２と、データ決定部１１３と、機器データ受信部１１４と、処理部１１５と、機器データ送信部１１６と、コミュニケーションログ取得部１１７と、コミュニケーションログ蓄積部１１８と、コミュニケーションログ解析部１１９とを有する。
The data disclosure
入力部１１０は、データ提供者Ａや、当該階後支援システム１または第１センサ２０−１、第２センサ２０−１の管理者がデータ開示度制御装置１１に情報を入力するためのインタフェースである。データ提供者Ａは、自身に関するデータをデータ利用者Ｘ、Ｙに開示する際に負うリスクを指標化したプライバシリスク値の初期値である初期許容リスク値を入力部１１０から入力する。また、当該介護支援システム１や各センサの管理者は、データ提供者Ａからデータ利用者Ｘ、Ｙへのデータ開示により発生するデータ提供者Ａのプリバシリスク値を算出する際に用いる各要素の重み付け係数を入力部１１０から入力する。入力部１１０は、入力された情報をデータ決定部１１３に送出する。
The
要求管理部１１１は、データ利用者Ｘ、Ｙの操作により指定された、データ提供者Ａに関して要求する要求データ情報を取得し、データ利用者のＩＤとともにデータ利用者情報として保持する。要求データ情報としては、計測データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、１回の開示処理で必要な計測データ数等の、計測データの開示処理に用いる所定の要素に関する情報が含まれる。
The
機器情報管理部１１２は、センサの管理者等の操作により入力された、第１センサ２０−１および第２センサ２０−２に関する機器情報を取得し、保持する。機器情報は例えば、各センサの機器ＩＤ、計測データの重要度、計測データの種類、計測時間間隔等である。
The device
データ決定部１１３は、データ利用者ごとに、要求管理部１１１で保持されたデータ利用者情報内の条件を満たす要素の組み合わせのうち、算出されるプライバシリスク値が許容リスク値を超えず、且つ、許容リスク値に最も近い要素の組み合わせを、データ送信条件情報として決定する。
The
機器データ受信部１１４は、第１センサ２０−１による計測データを第１ドライバ１２−１から受信し、第２センサ２０−２による計測データを第２ドライバ１２−２から受信する。
The device
処理部１１５は、データ決定部１１３で決定されたデータ送信条件情報に従って、機器データ受信部１１４で受信された計測データに処理を施し、処理済のデータのヘッダに送信予定のデータ利用者ＩＤを付与する。
The
機器データ送信部１１６は、処理部１１５で処理されたデータを、ヘッダ指定されたデータ利用者の機器に送信する。
The device
コミュニケーションログ取得部１１７は、第１ログ取得部１５−１で取得されたデータ提供者Ａとデータ利用者Ｘとの電話機による通信ログ、および、第２ログ取得部１５−２で取得されたデータ提供者Ａとデータ利用者Ｙとの携帯端末による通信ログを取得してコミュニケーションログ蓄積部１１８に蓄積する。また、コミュニケーションログ解析部からの要求に応じて、個人情報保持部１３に保持された個人情報や外部サービス情報保持部１４に保持された外部サービス情報を取得してコミュニケーションログ解析部１１９に提供する。
The communication
コミュニケーションログ蓄積部１１８は、コミュニケーションログ取得部１１７で取得された通信ログを蓄積する。
The communication
コミュニケーションログ解析部１１９は、コミュニケーションログ蓄積部１１８に蓄積された通信ログ、およびコミュニケーションログ取得部１１７から取得された個人情報や外部サービス情報等から、データ提供者Ａとデータ利用者Ｘとの間の関係度、およびデータ提供者Ａとデータ利用者Ｙとの間の関係度を算出する。そして算出した値に基づいて、新たな許容リスク値を算出する。
The communication
個人情報保持部１３は、データ提供者Ａの携帯端末の電話帳ソフト等に登録された、友人、知人、家族等のプロフィール情報（例えば氏名、連絡先、年齢、性別など）を保持する。
The personal
外部サービス情報保持部１４は、データ提供者Ａによるコミュニティ型ウェブサイト等の外部サービスの利用状況を示す情報を保持する。この外部サービスとは例えばＳＮＳ（Social Networking Service）であり、利用状況を示す情報とはデータ提供者Ａに関して当該サービスにより通信する相手先として登録されているフレンドリストや、データ提供者Ａが送信したコメントの宛先ごとの回数などを示す情報である。
The external service
第１ログ取得部１５−１は、データ提供者Ａ電話機３０−１とデータ利用者Ｘ電話機４０−１との間の通信データを解析し、通信相手情報、使用通信プロトコル、通信量、通信内容等を、第１ログとして取得する。 The first log acquisition unit 15-1 analyzes communication data between the data provider A telephone 30-1 and the data user X telephone 40-1, communication partner information, used communication protocol, communication amount, and communication content. Etc. are acquired as the first log.
第２ログ取得部１５−２は、データ提供者Ａ携帯端末３０−２とデータ利用者Ｙ携帯端末４０−２との間の通信データを解析し、通信相手情報、使用通信プロトコル、通信量、通信内容等を、第２ログとして取得する。 The second log acquisition unit 15-2 analyzes the communication data between the data provider A portable terminal 30-2 and the data user Y portable terminal 40-2, and communicates with the communication partner information, the used communication protocol, the communication amount, Communication contents and the like are acquired as a second log.
第１ログおよび第２ログにおいて、通信相手情報は例えば、通信データパケットの主にヘッダに記述されている宛先または送信元を示すＩＰアドレス、ＵＲＩ、電話番号などの情報である。また、通信プロトコルは例えば、ＳＳＬ、ＨＴＴＰ、ＳＭＴＰ、ＳＭＴＰなどである。通信内容は例えば、通信データパケットのペイロード内にあるデータが例として挙げられる。これらは取得されるログの一例であり、他に任意で解析可能な他の情報を取得して解析し、利用してもよい。例えば、通信データから特定の宛先に対するコミュニケーション手段（電話、メール、センサデータ通信、機器制御コマンド送信など）毎やプロトコル種類毎の接続回数、送信パケット数、送信量などを取得して第１ログまたは第２ログとして利用してもよい。 In the first log and the second log, the communication partner information is, for example, information such as an IP address, a URI, and a telephone number indicating a destination or a transmission source mainly described in a header of a communication data packet. The communication protocol is, for example, SSL, HTTP, SMTP, SMTP, or the like. An example of the communication content is data in the payload of the communication data packet. These are examples of acquired logs, and other information that can be arbitrarily analyzed may be acquired, analyzed, and used. For example, from the communication data, the number of connections, the number of transmission packets, the amount of transmission, etc. for each communication means (telephone, mail, sensor data communication, device control command transmission, etc.) or protocol type is acquired from the communication data and the first log or You may use as a 2nd log.
第１センサ２０−１、第２センサ２０−２は例えば、室温センサ、加速度センサ、火災報知器、人感センサ等である。 The first sensor 20-1 and the second sensor 20-2 are, for example, a room temperature sensor, an acceleration sensor, a fire alarm, a human sensor, or the like.
〈プライバシリスク値の定義〉
上述したように構成されたデータ開示度制御装置１１において、１回の開示処理でデータ提供者が負うプライバシリスクを指標化したスコアであるプライバシリスク値の定義について説明する。
<Definition of privacy risk value>
In the data disclosure
本実施形態におけるデータ開示度制御装置１１では、下記式（１）で算出される値をプライバシリスク値Ｒとする。
上記式（１）において、ｘｉは計測データの種類ｉの重要度であり、Δｔはデータの計測時間間隔であり、ｎは１回の開示処理で送信される計測データ数（センサ２０−１、２０−２が同時に計測し送信する値又は値のセット数）であり、ｆは送信する全計測データの時間的平均鮮度値（計測時刻と現時刻との差）であり、ｗ１（０≦ｗ１≦１）は１回の開示処理で送信される計測データの送信数に対する重み付け係数であり、ｗ２（０≦ｗ２≦１）はデータの計測時間間隔に対する重み付け係数であり、ｗ３（０≦ｗ３≦１）は送信する全計測データの時間的平均鮮度値に対する重み付け係数である。 In the above formula (1), x i is the importance of the type i of the measurement data, Δt is the measurement time interval of the data, and n is the number of measurement data transmitted in one disclosure process (sensor 20-1 , 20-2 is a value or number of values to be measured and transmitted simultaneously), f is a temporal average freshness value (difference between measurement time and current time) of all measurement data to be transmitted, and w 1 (0 ≦ w 1 ≦ 1) is a weighting coefficient for the number of transmissions of measurement data transmitted in one disclosure process, w 2 (0 ≦ w 2 ≦ 1) is a weighting coefficient for the measurement time interval of data, and w 3 (0 ≦ w 3 ≦ 1) is a weighting coefficient for the temporal average freshness value of all measurement data to be transmitted.
上記式（１）は、データの種類ｉ毎の重要度ｘｉや１回の開示処理で送信される計測データ数が大きくなる程、プライバシリスク値Ｒが大きくなることを意味している。逆に、データの計測時間間隔Δtや時間的平均鮮度値が大きくなる程、プリバシリスク値Ｒが小さくなることを意味している。 The formula (1) is, as the measured number of data to be transmitted by importance x i and one of the disclosed processes for each type of data i increases, which means that the privacy risk value R becomes large. Conversely, it means that the privacy risk value R decreases as the data measurement time interval Δt or the temporal average freshness value increases.
このように、計測データの開示によりデータ提供者が負うプライバシリスクを指標化することにより、データ提供者とデータ利用者との双方の意向を考慮して、データ提供者Ａからデータ利用者へ開示する計測データの開示度を計算機上で制御することができる。 In this way, by disclosing the measurement data, the privacy risk of the data provider is indexed, and the data provider A discloses it to the data user in consideration of the intention of both the data provider and the data user. The degree of disclosure of measurement data to be performed can be controlled on a computer.
《一実施形態によるデータ開示度制御装置を利用した介護支援システムの動作》
次に、本実施形態によるデータ開示度制御装置１１を利用した介護支援システム１の動作について説明する。
<< Operation of Nursing Care Support System Using Data Disclosure Level Control Device According to One Embodiment >>
Next, operation | movement of the
本実施形態においてデータ開示度制御装置１１は、データ提供者Ａの状態を計測するためのデータを取得する第１センサ２０−１および第２センサ２０−２と、データ提供者Ａが使用するデータ提供者Ａ電話機３０−１、データ提供者Ａ携帯端末３０−２とを集中管理する装置、例えばホームゲートウェイやブロードバンドルータ等の中継機器１０内に設置される。
In the present embodiment, the data disclosure
本実施形態においてデータ開示度制御装置１１の動作は、図２に示すように、（ａ）初期設定処理、（ｂ）送信データ決定処理、（ｃ）データ送信処理、（ｄ）許容リスク値更新処理、の４つのフェーズにより実行される。
In the present embodiment, as shown in FIG. 2, the operation of the data disclosure
まず、（ａ）初期設定処理のフェーズについて説明する。 First, (a) the phase of the initial setting process will be described.
データ開示度制御装置１１の設置後、データ提供者Ａにより入力部１１０から入力された、自身に関するデータのデータ利用者Ｘ、Ｙへの１回の開示に対するプリバシリスク値の初期許容値（初期許容リスク値）Ｒ１が取得される（Ｓ１）。
After the data disclosure
この「プライバシリスク値」は、上記式（１）に示したように計測データの種類と、データの計測時間間隔と、１回の開示処理で送信される計測データ数と、送信する全計測データの時間的平均鮮度（計測時刻と現時刻との差）と、各要素の重み付け係数とに基づいて算出される値であり、開示によるリスクが大きくなる程、高い値となる。 This “privacy risk value” includes the type of measurement data, the measurement time interval of data, the number of measurement data transmitted in one disclosure process, and the total measurement data to be transmitted as shown in the above formula (1). This value is calculated based on the temporal average freshness (difference between the measurement time and the current time) and the weighting coefficient of each element, and becomes higher as the risk of disclosure increases.
また「初期許容リスク値Ｒ１」は、第１センサ２０−１および第２センサ２０−２で取得された計測データを、データ提供者Ａがデータ利用者Ｘ、Ｙに、どの程度開示を許容するかを示す値である。 “Initial allowable risk value R 1 ” indicates how much measurement data acquired by the first sensor 20-1 and the second sensor 20-2 can be disclosed to the data users X and Y by the data provider A. It is a value indicating whether to do.
つまりデータ提供者Ａは、あまり自分の状況を知られたくない場合には低い初期許容リスク値Ｒ１を入力し、状況をなるべく知らせてきめ細かに見守りサービスを受けたい場合には高い初期許容リスク値Ｒ１を入力する。本実施形態においては、データ提供者Ａはあまり自分の状況を詳しく知られたくないが、漠然と見守りサービスが必要だと思っており、初期許容リスク値として「０．１」が入力されたものとする。 That data provider A is, so much if you do not want to know your status by entering the low initial acceptable risk value of R 1 is, high initial acceptable risk value if you want as much as possible to know the situation received a fine to watch service to enter the R 1. In this embodiment, the data provider A does not want to know his situation in detail, but vaguely thinks that a monitoring service is necessary, and “0.1” is input as the initial allowable risk value. To do.
次に、当該介護支援システム１やセンサの管理者により入力部１１０から入力された、プライバシリスク値の算出に用いる要素である「１回の開示処理で送信される計測データ数」の重要度を示す重み付け係数ｗ１、「データの計測時間間隔」の重要度を示す重み付け係数ｗ２、および「全計測データの時間的平均鮮度値（計測時刻と現時刻との差）」の重要度を示す重み付け係数ｗ３が取得される（Ｓ２）。
Next, the importance of “the number of measurement data transmitted in one disclosure process”, which is an element used for calculating the privacy risk value input from the
入力された初期許容リスク値Ｒ１および各重み付け係数ｗ１、ｗ２、およびｗ３は、図３に示すように、データ提供者情報として入力部１１０に保持される。
The input initial allowable risk value R 1 and the weighting factors w 1 , w 2 , and w 3 are held in the
図３のデータ提供者情報では、データ提供者Ａにより入力された初期許容リスク値が「０．１」であり、「１回の開示処理で送信されるデータ数」の重み付け係数ｗ１が「１．０」であり、「データの計測時間間隔」の重み付け係数ｗ２が「１．０」であり、「全データの平均鮮度（計測時刻と現時刻との差）」の重み付け係数ｗ３が「１．０」であることが示されている。 In the data provider information of FIG. 3, the initial allowable risk value input by the data provider A is “0.1”, and the weighting coefficient w 1 of “the number of data transmitted in one disclosure process” is “ 1.0, the weighting coefficient w 2 of “data measurement time interval” is “1.0”, and the weighting coefficient w 3 of “average freshness of all data (difference between measurement time and current time)” Is shown to be “1.0”.
また、当該介護支援システム１内で開示処理に用いられるデフォルト情報として、最小時間単位が「０．１分」であり、計測データ最小個数単位が「１個」であり、最大探索回数が「１００回」であることが予め設定され、データ提供者情報内に保持される。
Further, as default information used for the disclosure process in the
また、以降の許容リスク値の更新間隔が「１週間」であることが予め設定され、データ提供者情報内に保持される。以上で初期設定処理が完了する。 Further, it is preset that the subsequent update interval of the allowable risk value is “one week”, and is held in the data provider information. This completes the initial setting process.
次に、（ｂ）送信データ決定処理のフェーズについて説明する。 Next, the phase of (b) transmission data determination processing will be described.
送信データ決定処理が開始されると、要求管理部１１１において、データ利用者Ｘの操作により利用者Ｘ電話機４０−１から送信されたデータ利用者ＸのＩＤおよびデータ提供者Ａに関する要求データ情報が取得され、また、データ利用者Ｙの操作による利用者Ｙ携帯端末４０−２から送信されたデータ利用者ＹのＩＤおよびデータ提供者Ａに関する要求データ情報が取得される（Ｓ３）。
When the transmission data determination process is started, the
この「要求データ情報」にはプライバシリスク値の算出に用いる要素、例えばデータ利用者Ｘ、Ｙがデータ提供者Ａにそれぞれ要求するデータの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、１回の開示処理で必要な計測データ数等の要素に関する情報が含まれる。 This “request data information” includes elements used for calculating privacy risk values, for example, data types requested by data users X and Y to data provider A, measurement time intervals, temporal freshness, and one disclosure process. Information on factors such as the number of measurement data required is included.
なお、この要求データ情報では、プライバシリスク値の算出に用いる全要素について要求が定義される必要はなく、予め設定されたデフォルト値を用いる要素があってもよい。また各要素に関する要求は、「計測時間間隔＝x秒」のような等式による要求だけでなく、「計測時間間隔＜y秒」のような不等式による要求で定義されてもよい。 In the request data information, it is not necessary to define a request for all elements used for calculating the privacy risk value, and there may be an element using a preset default value. In addition, the request regarding each element may be defined not only by a request by an equation such as “measurement time interval = x seconds” but also by a request by an inequality such as “measurement time interval <y seconds”.
取得された要求データ情報は、図４に示すように、データ利用者情報としてデータ利用者ＩＤごとに要求管理部１１１に保持される。
The acquired request data information is held in the
図４のデータ利用者情報では、ＩＤ「１（データ利用者Ｘ）」に関し、当該データ利用者Ｘを示す名称が「見守りサービス」であり、要求計測時間間隔が「５分以下」であり、要求時間的鮮度の指定が「無」であり、要求データ数（１回の開示処理で必要なデータ数）が「１」であり、要求データ種類が「室温（居間）」であることが示されている。また、ＩＤ「２（データ利用者Ｙ）」に関し、当該データ利用者Ｙを示す名称が「近所巡回」であり、要求計測時間間隔が「５分以下」であり、要求時間的鮮度の指定が「０．１分以下」であり、要求データ数（１回の開示処理で必要なデータ数）の指定が「無」であり、要求データ種類の指定が「無」であることが示されている。また、データ提供者Ａから入力された情報に基づいて、データ利用者Ｘ、Ｙに対する許容リスク値は「０．１」に設定されていることが示されている。 In the data user information of FIG. 4, regarding the ID “1 (data user X)”, the name indicating the data user X is “watching service”, and the requested measurement time interval is “5 minutes or less”. The request time freshness is specified as “none”, the number of requested data (number of data required for one disclosure process) is “1”, and the requested data type is “room temperature (living room)”. Has been. In addition, regarding the ID “2 (data user Y)”, the name indicating the data user Y is “neighborhood”, the required measurement time interval is “5 minutes or less”, and the required time freshness is designated. It is “0.1 min or less”, the request data number (the number of data necessary for one disclosure process) is specified as “None”, and the request data type is specified as “None”. Yes. Further, based on the information input from the data provider A, it is indicated that the allowable risk value for the data users X and Y is set to “0.1”.
次に機器情報管理部１１２において、自動取得手段またはデータ提供者若しくはセンサの管理者等の操作により入力された、第１センサ２０−１および第２センサ２０−２に関する機器情報が取得される（Ｓ４）。
Next, in the device
取得された機器情報は、図５に示すように、機器情報として機器情報管理部１１２に保持される。
The acquired device information is held in the device
図５の機器情報では、ＩＤ「１（第１センサ２０−１）」に関し、計測データの重要度が「０．３」であり、計測データの種類が「室温（居間）」であり、計測時間間隔が「１分」であることが示されている。また、ＩＤ「２（第２センサ２０−２）」に関し、計測データの重要度が「０．７５」であり、計測データの種類が「室温（寝室）」であり、計測時間間隔が「３分」であることが示されている。 In the device information of FIG. 5, regarding the ID “1 (first sensor 20-1)”, the importance of the measurement data is “0.3”, the type of the measurement data is “room temperature (living room)”, and the measurement is performed. It is shown that the time interval is “1 minute”. For the ID “2 (second sensor 20-2)”, the importance of the measurement data is “0.75”, the type of the measurement data is “room temperature (bedroom)”, and the measurement time interval is “3”. It is shown to be “minute”.
次にデータ決定部１１３において、データ利用者ごとに、要求管理部１１１で保持されたデータ利用者情報内の条件を満たす要素の組み合わせのうち、算出されるプライバシリスク値が許容リスク値を超えず、且つ、許容リスク値に最も近い要素の組み合わせが、データ送信条件情報として決定される（Ｓ５）。
Next, in the
データ送信条件情報の決定処理について、図６のフローチャートを参照して詳細に説明する。 The data transmission condition information determination process will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.
まず、プライバシリスク値の算出に用いる４要素（データの種類、データの計測時間間隔、１回の開示処理で送信される計測データ数、送信する全計測データの時間的平均鮮度）のうち、データ利用者情報で等式により要求が定義された要素について、定義された値が当該要素の値として決定される（Ｓ５−１）。 First, among the four elements (data type, data measurement time interval, number of measurement data transmitted in one disclosure process, temporal average freshness of all measurement data to be transmitted) used to calculate the privacy risk value, data For the element for which the request is defined by an equation in the user information, the defined value is determined as the value of the element (S5-1).
次に、ステップＳ５−１で、要素「計測データの種類」が決定されたか否かが判定され（Ｓ５−２）、決定されていない場合（Ｓ５−２の「NO」）は、機器情報に含まれる機器ＩＤから求められる、すべての計測データの種類の組み合わせが「計測データの種類」の候補として決定される（Ｓ５−３）。図５に示す機器情報が保持されている場合には、パターン１：機器ＩＤ「１」〈室温（居間）〉、パターン２：機器ＩＤ「２」〈室温（寝室）〉、パターン３：機器ＩＤ「１、２」〈室温（居間）および室温（寝室）〉の３パターンが、計測データの種類の候補として決定される。 Next, in step S5-1, it is determined whether or not the element “type of measurement data” has been determined (S5-2). If not determined (“NO” in S5-2), the device information is included. A combination of all types of measurement data obtained from the included device ID is determined as a candidate for “type of measurement data” (S5-3). When the device information shown in FIG. 5 is held, pattern 1: device ID “1” <room temperature (living room)>, pattern 2: device ID “2” <room temperature (bedroom)>, pattern 3: device ID Three patterns of “1, 2” <room temperature (living room) and room temperature (bedroom)> are determined as candidates for the type of measurement data.
次に、ステップＳ５−１で決定されなかった要素のうち、データ利用者情報で不等式により要求が定義された要素について、当該不等式における境界の値が代入値として決定される（Ｓ５−４）。例えば、計測時間間隔について「Δt≦５（分）」と定義されている場合は条件を満たす境界値「５」が代入値として用いられ、「Δt＜５（分）」と定義されている場合は、図３のデータ提供者情報に設定されている最小時間単位が「０．１分」であることから、条件を満たす境界値が「４．９」と算出され、当該値が代入値として決定される。 Next, among the elements not determined in step S5-1, for the elements for which the request is defined by the inequality in the data user information, the boundary value in the inequality is determined as the substitution value (S5-4). For example, when the measurement time interval is defined as “Δt ≦ 5 (minutes)”, the boundary value “5” satisfying the condition is used as the substitution value, and “Δt <5 (minutes)” is defined. Since the minimum time unit set in the data provider information of FIG. 3 is “0.1 minute”, the boundary value satisfying the condition is calculated as “4.9”, and the value is used as the substitution value. It is determined.
次に、ステップＳ５−１〜Ｓ５−４でまだ値が決定されていない要素（データ利用者情報で未指定の要素）について、予めデータ提供者情報内に設定された値に基づいて初期値が決定される（Ｓ５−５）。例えば、「１回の開示処理で送信される計測データ数」の値がまた決定されていない場合は、データ提供者情報内に保持された計測データ最小個数単位「１個」が初期値として決定される。また、「計測時間間隔」や「送信する全計測データの時間的平均鮮度」の値がまだ決定されていない場合は、データ提供者情報内に保持された最小時間単位「０．１分」が初期値として決定される。 Next, for elements whose values have not yet been determined in steps S5-1 to S5-4 (elements not specified in the data user information), initial values are set based on values set in advance in the data provider information. It is determined (S5-5). For example, when the value of “the number of measurement data transmitted in one disclosure process” is not yet determined, the minimum unit of measurement data “1” held in the data provider information is determined as the initial value. Is done. In addition, when the values of “measurement time interval” and “temporal average freshness of all measurement data to be transmitted” have not yet been determined, the minimum time unit “0.1 minute” held in the data provider information is set. It is determined as an initial value.
次に、ステップＳ５−５で初期値が決定された各要素について、データ利用者情報において不等式で定義された要求の範囲内で、候補となる値が算出される（Ｓ５−６）。例えば、初期値が決定された要素が「１回の開示処理で送信される計測データ数」の場合は、決定された初期値「１個」を、データ提供者情報内に保持された計測データ最小個数単位「１個」ずつ、最大探索回数である「１００回」変化させることにより都度算出される値「１」、「２」、「３」、「４」、・・・「１００」がそれぞれ候補の値として算出される。また、初期値が決定された要素が「計測時間間隔」や「送信する全計測データの時間的平均鮮度」の場合は、例えば決定された初期値「０．１分」を、データ提供者情報内に保持された最小時間単位「０．１分」ずつ、最大探索回数である「１００回」変化させることにより都度算出される値「０．１」、「０．２」、「０．３」、「０．４」、・・・「１０．０」がそれぞれ候補の値として算出される。 Next, for each element whose initial value is determined in step S5-5, a candidate value is calculated within the range of the request defined by the inequality in the data user information (S5-6). For example, when the element whose initial value is determined is “the number of measurement data transmitted in one disclosure process”, the determined initial value “1” is measured data stored in the data provider information. The values “1”, “2”, “3”, “4”,..., “100” are calculated each time by changing the maximum number of searches “100 times” by the minimum number unit “1”. Each is calculated as a candidate value. When the element whose initial value is determined is “measurement time interval” or “temporal average freshness of all measurement data to be transmitted”, for example, the determined initial value “0.1 minute” is used as the data provider information. The values “0.1”, “0.2”, “0.3” calculated each time by changing the maximum search count “100 times” by the minimum time unit “0.1 minute” held in ”,“ 0.4 ”,...“ 10.0 ”are calculated as candidate values.
次に、ステップＳ５−１〜Ｓ５−６で決定された複数の候補値から求められる各要素の値のすべての組み合わせについて、データ提供者情報内に保持された各重み付け係数を用いて式（１）からプライバシリスク値がそれぞれ算出される（Ｓ５−７）。 Next, with respect to all combinations of the values of the respective elements obtained from the plurality of candidate values determined in steps S5-1 to S5-6, the formula (1) is used using each weighting coefficient held in the data provider information. ) To calculate privacy risk values (S5-7).
例えば、図３、図４、および図５のように保持された情報に基づいて、各要素の値を、（室温〈居間〉のデータの重要度「０．３」、データの計測時間間隔「５分」、時間的鮮度「０．１」、１回の開示処理で必要な計測データ数「１」、「１回の開示処理で送信される計測データ数」の重要度を示す重み付け係数ｗ１「１．０」、「データの計測時間間隔」の重要度を示す重み付け係数ｗ２「１．０」、「全計測データの時間的平均鮮度値（計測時刻と現時刻との差）」の重要度を示す重み付け係数ｗ３「１．０」とすると、データ利用者Ｙに関するプライバシリスク値Ｒ２が下記式（２）のようにＲ２＝０．０５９として算出される。
次に、ステップＳ５−７で算出された各プライバシリスク値と、データ提供者情報内に保持された許容リスク値「０．１」とが比較され、許容リスク値を超えないプライバシリスク値が存在するか否かが判定される（Ｓ５−８）。例えば、上記式（２）により算出されたプライバシリスク値Ｒ２は、ステップＳ１で入力された初期許容リスク値「０．１」よりも小さく、許容リスク値を超えないものであると判定される。 Next, each privacy risk value calculated in step S5-7 is compared with the allowable risk value “0.1” held in the data provider information, and there is a privacy risk value that does not exceed the allowable risk value. It is determined whether or not to perform (S5-8). For example, the privacy risk value R 2 calculated by the above formula (2) is determined to be smaller than the initial allowable risk value “0.1” input in step S1 and not to exceed the allowable risk value. .
比較の結果、許容リスク値を超えないプライバシリスク値が存在しない場合（Ｓ５−８の「NO」）には、当該データ利用者についてはデータ送信条件情報が決定できなかったものと判断される（Ｓ５−９）。 As a result of the comparison, if there is no privacy risk value that does not exceed the allowable risk value (“NO” in S5-8), it is determined that the data transmission condition information could not be determined for the data user ( S5-9).
また、ステップＳ５−８において許容リスク値を超えないプライバシリスク値が存在した場合（Ｓ５−８の「YES」）は、該当するプライバシリスク値の中で最適な１つの値が任意のアルゴリズムによって選択される。例えば、該当するプライバシリスク値のうち、許容リスク値に最も近い値が選択される。 If there is a privacy risk value that does not exceed the permissible risk value in step S5-8 (“YES” in S5-8), an optimal value is selected by an arbitrary algorithm from the corresponding privacy risk values. Is done. For example, a value closest to the allowable risk value is selected from the corresponding privacy risk values.
そして、選択されたプライバシリスク値の算出に用いられた要素の組み合わせ（データの種類、データの計測時間間隔、１回の開示処理で送信される計測データ数、送信する全計測データの時間的平均鮮度）が、データ送信条件情報として決定される（Ｓ５−１０）。 And the combination of elements used to calculate the selected privacy risk value (data type, data measurement time interval, number of measurement data transmitted in one disclosure process, temporal average of all measurement data to be transmitted Freshness) is determined as data transmission condition information (S5-10).
ステップＳ５−８において、最適な値として選択されるプライバシリスク値が複数ある場合には、ユーザインタフェースを通じてデータ提供者Ａに該当する要素の組み合わせ情報を提示し、そのうちの１つの組み合わせを選択させるようにしてもよいし、またはステップＳ５−８で最も早くまたは最も遅く探索された組み合わせを選択するようにしてもよい。以上でデータ送信条件情報の決定処理の説明を終了する。 In step S5-8, when there are a plurality of privacy risk values to be selected as optimum values, the combination information of the corresponding elements is presented to the data provider A through the user interface, and one of the combinations is selected. Alternatively, the combination searched for earliest or latest in step S5-8 may be selected. This is the end of the description of the data transmission condition information determination process.
図２のフローチャートに戻り、（ｃ）データ送信処理のフェーズについて説明する。 Returning to the flowchart of FIG. 2, (c) the phase of the data transmission process will be described.
まず、ステップＳ５までの処理によりデータ送信条件情報が決定されたか否かが判定され（Ｓ６）、決定されていない場合（Ｓ６の「NO」）には、データの送信処理は中止され、データ提供者Ａが所持する機器から警告情報を出力させる（Ｓ１１）。 First, it is determined whether or not the data transmission condition information has been determined by the processing up to step S5 (S6). If not determined (“NO” in S6), the data transmission processing is stopped and the data provision is performed. Warning information is output from the device owned by the person A (S11).
ステップＳ５までの処理によりデータ送信条件情報が決定された場合（Ｓ６の「YES」）には、処理部１１５により、決定されたデータ送信条件情報に基づいた計測データの送信処理が開始される。ここで処理部１１５において、機器データ受信部１１４で受信された第１センサ２０−１および第２センサ２０−２の計測データのうち、データ送信条件情報として決定された計測時間間隔や計測データ数等に基づいて該当する計測データが抽出され、抽出された計測データは対応するデータ利用者の端末に機器データ送信部１１６から送信される（Ｓ７）。
When the data transmission condition information is determined by the processing up to step S5 (“YES” in S6), the
次に、（ｄ）許容リスク値更新処理のフェーズについて説明する。 Next, the phase of (d) allowable risk value update processing will be described.
許容リスク値更新処理を実行するにあたり、事前準備として、ステップＳ１でデータ提供者情報に保持されたリスク値更新間隔の情報がコミュニケーションログ取得部１１７で取得され、保持される。ここでは、リスク値更新間隔「１週間」の情報が取得され、保持されたものとする。
In executing the allowable risk value update process, as a preliminary preparation, information on the risk value update interval held in the data provider information in step S1 is acquired and held by the communication
また、コミュニケーションログ取得部１１７により、中継機器１０において第１センサ２０−１および第２センサ２０−２との通信以外の通信（データ提供者Ａ電話機３０−１とデータ利用者Ｘ電話機４０−１との通信、またはデータ提供者Ａ携帯端末３０−２とデータ利用者Ｙ携帯端末４０−２との通信）が発生したことが検知されると、第１ログ取得部１５−１または第２ログ取得部１５−２から通信相手、使用通信プロトコル、および通信量の情報等を含む通信ログが取得され、コミュニケーションログ蓄積部１１８に蓄積される。
Further, the communication
これらの蓄積された通信ログを利用して許容リスク値を更新する処理として、（ｄ−１）ＩＰ電話の通信ログを利用する場合と、（ｄ−２）ＩＰ電話の通信ログとＳＮＳの通信ログとを併用する場合と、（ｄ−３）手動によるフィードバック情報を利用する場合とについて説明する。 As processing for updating the allowable risk value using these accumulated communication logs, (d-1) when using IP phone communication logs, and (d-2) IP phone communication logs and SNS communications A case where a log is used together and a case where (d-3) manual feedback information is used will be described.
（ｄ−１）ＩＰ電話の通話ログを利用した許容リスク値更新処理
データ提供者Ａ電話機３０−１とデータ利用者Ｘ電話機４０−１、および、データ提供者Ａ携帯端末３０−２とデータ利用者Ｙ携帯端末４０−２とが、ＳＩＰ（Session Initiation Protocol）を用いてＩＰ電話で接続され、第１ログ取得部１５−１、第２ログ取得部１５−２においてこれらの間の通信ログが取得される場合について説明する。
(D-1) Allowable Risk Value Update Processing Using IP Phone Call Log Data Provider A Telephone 30-1, Data User X Telephone 40-1, and Data Provider A Mobile Terminal 30-2 and Data Usage User Y portable terminal 40-2 is connected by IP telephone using SIP (Session Initiation Protocol), and communication logs between them are stored in first log acquisition unit 15-1 and second log acquisition unit 15-2. The case where it is acquired will be described.
通常ＳＩＰでは、発呼時にパケット送信されるイベント（inviteメッセージ）が中継機器１０に内蔵されたＳＩＰ ＵＡ（User Agent）で受信され、これにレスポンスされることで通信が確立される。また、終話時にパケット送信されるイベント（byeメッセージ）により、通信が切断される。
In normal SIP, an event (invite message) transmitted in a packet at the time of a call is received by a SIP UA (User Agent) built in the
そこで第１ログ取得部１５−１、第２ログ取得部１５−２は、ＳＩＰ ＵＡが受信する前のinviteメッセージやbyeメッセージのパケットをキャプチャして解析することにより、inviteメッセージに含まれる発信元やbyeメッセージに含まれる通話先を示すアドレス情報（ＳＩＰ ＵＲＩ）を取得することができる。 Therefore, the first log acquisition unit 15-1 and the second log acquisition unit 15-2 capture the packet of the invite message or bye message before the SIP UA receives and analyze the packet, thereby including the sender included in the invite message. Address information (SIP URI) indicating a call destination included in the bye message can be acquired.
第１ログ取得部１５−１、第２ログ取得部１５−２で取得されたアドレス情報およびイベント種別（inviteメッセージ、byeメッセージ）はコミュニケーションログ取得部１１７に送出される。そして、コミュニケーションログ取得部１１７において、取得された情報に現在時刻情報が付与され、コミュニケーションログ蓄積部１１８にコミュニケーションログ情報として蓄積される。コミュニケーションログ蓄積部１１８に蓄積されたコミュニケーションログ情報の一例を図７に示す。
The address information and event type (invite message, bye message) acquired by the first log acquisition unit 15-1 and the second log acquisition unit 15-2 are sent to the communication
図７に示すコミュニケーションログ情報はデータ提供者Ａに関するものであり、ログＩＤ「１」のイベントで開始し「２」のイベントで終了したデータ利用者Ｙとの第１通信と、ログＩＤ「３」のイベントで開始し「４」のイベントで終了したデータ利用者Ｘとの第２通信と、ログＩＤ「５」のイベントで開始し「６」のイベントで終了したデータ利用者Ｙとの第３通信との３回の通信についてそれぞれイベントごとの相手先のアドレス情報、発生時刻情報、および通信プロトコル情報が格納されている。 The communication log information shown in FIG. 7 relates to the data provider A, the first communication with the data user Y that starts with the event of the log ID “1” and ends with the event of “2”, and the log ID “3”. The second communication with the data user X that starts with the event “” and ends with the event “4”, and the second communication with the data user Y that starts with the event with the log ID “5” and ends with the event “6”. Stores address information, generation time information, and communication protocol information of each party for each event for three communications with three communications.
このように、コミュニケーションログ情報の蓄積処理、および、計測データの送信処理が行われている状態で、コミュニケーションログ解析部１１９において、計測データの送信処理開始時から、または最後（前回）の許容リスク値更新処理から、リスク値更新間隔で示す期間が経過したか否かが判定される（Ｓ８）。このリスク値更新間隔で示す期間は、コミュニケーションログ取得部１１７で予め保持していた情報であり、本実施形態においては「１週間」である。
As described above, in the state where the communication log information accumulation process and the measurement data transmission process are performed, the communication
例えば、ステップＳ７による計測データの送信処理が３月１日の１２：００に開始された場合、開始されてから１週間経過後、すなわち３月８日の１２：００を過ぎると、所定期間が経過したと判定される（Ｓ８の「YES」）。 For example, when the measurement data transmission process in step S7 is started at 12:00 on March 1, a predetermined period is reached after 1 week has passed since the start, that is, after 12:00 on March 8. It is determined that the time has elapsed (“YES” in S8).
所定期間が経過したと判定されると、コミュニケーションログ解析部１１９により、コミュニケーションログ蓄積部１１８に蓄積されたコミュニケーションログ情報が取得される（Ｓ９）。また、コミュニケーションログ解析部１１９からの指示により、コミュニケーションログ取得部１１７で個人情報保持部１３から取得された個人情報がコミュニケーションログ解析部１１９で取得される。
When it is determined that the predetermined period has elapsed, the communication
次にコミュニケーションログ解析部１１９において、取得されたコミュニケーションログ情報および個人情報に基づいてデータ提供者とデータ利用者との組み合わせごとの関係度が解析され、さらに許容リスク値の更新処理が実行される（Ｓ１０）。
Next, the communication
データ提供者とデータ利用者との関係度解析処理および許容リスク値の更新処理について、図８のフローチャートを参照して詳細に説明する。 The relationship analysis process between the data provider and the data user and the update process of the allowable risk value will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.
まず、ステップＳ９で取得されたコミュニケーションログ情報に基づいて、データ提供者とデータ利用者との組み合わせごとの通信回数および合計通信時間が算出される（Ｓ１０−１）。 First, based on the communication log information acquired in step S9, the number of communication and the total communication time for each combination of the data provider and the data user are calculated (S10-1).
図７のコミュニケーションログ情報からは、取得された個人情報を参照することにより、通信相手のアドレス「smasaya@mimsmori.com」がデータ利用者Ｙの携帯端末を示すものであることが判断され、アドレス「support1@security1.com」がデータ利用者Ｘの電話機を示すものであることが判断される。 From the communication log information of FIG. 7, it is determined that the address “smasaya@mimsmori.com” of the communication partner indicates the mobile terminal of the data user Y by referring to the acquired personal information. It is determined that “support1@security1.com” indicates the data user X telephone.
そして、データ提供者Ａとデータ利用者Ｙとの通信について、通信回数は第１通信と第３通信との「２回」であり、合計通信時間は「３１分０３秒」として算出される。また、データ提供者Ａとデータ利用者Ｘとの通信について、通信回数は第２通信の「１回」であり、合計通信時間は「２０分２１秒」として算出される。 For the communication between the data provider A and the data user Y, the communication count is “twice” between the first communication and the third communication, and the total communication time is calculated as “31 minutes 03 seconds”. In addition, regarding the communication between the data provider A and the data user X, the communication count is “one time” of the second communication, and the total communication time is calculated as “20 minutes 21 seconds”.
次に、当該処理が計測データの送信処理開始時後、１回目のリスク値更新処理であるときは（Ｓ１０−２の「YES」）、データ利用者毎に、データ提供者との関係度を、他のデータ利用者との比較により示した値で算出される（Ｓ１０−３）。 Next, when the process is the first risk value update process after the start of the measurement data transmission process (“YES” in S10-2), the degree of relationship with the data provider is determined for each data user. Then, it is calculated by the value shown by comparison with other data users (S10-3).
例えばデータ利用者Ｙに関し、〔自身（データ利用者Ｙ）〕−〔データ提供者Ａ〕間の通信の、〔他の利用者（データ利用者Ｘ）〕−〔データ提供者Ａ〕間の通信に対する通信回数比「２／１」と、通信時間比「３１分０３秒／２０分２１秒」とが掛け合わせられ、関係度≒３．０５として算出される。 For example, regarding data user Y, communication between [other user (data user X)]-[data provider A] in communication between [self (data user Y)]-[data provider A]. The communication frequency ratio “2/1” and the communication time ratio “31 minutes 03 seconds / 20 minutes 21 seconds” are multiplied to calculate the degree of relationship≈3.05.
次に、データ利用者情報に既に設定されているデータ利用者Ｙの初期許容リスク値「０．１」に、ステップＳ１０−３で算出された関係度「３．０５」が掛け合わせられることにより、新たな許容リスク値「０．３１」が算出される。 Next, by multiplying the initial allowable risk value “0.1” of the data user Y already set in the data user information by the degree of relationship “3.05” calculated in step S10-3. A new allowable risk value “0.31” is calculated.
そして、新たな許容リスク値「０．３１」により、データ利用者情報のデータ利用者Ｙに関する許容リスク値が、「０．１」から「０．３１」に更新される（Ｓ１０−４）。 Then, with the new allowable risk value “0.31”, the allowable risk value related to the data user Y of the data user information is updated from “0.1” to “0.31” (S10-4).
許容リスク値が更新されると、データ決定部１１３に対し、データ利用者Ｙに関するデータ送信条件情報の再決定処理が指示される（Ｓ１０−５）。
When the allowable risk value is updated, the
指示を受けたデータ決定部１１３は、図２のフローチャートのステップＳ３〜Ｓ５のデータ送信条件情報の決定処理が行われる。
Upon receiving the instruction, the
例えば下記式（３）で示されるように、更新された許容リスク値「０．３１」を超えないプリバシリスク値Ｒ２「０．２４」となるように、計測データの重要度「０．７５」である第２センサ２０−２の計測データを、計測時間間隔「３分」、時間的平均鮮度値「０．１分」、１回の開示処理で送信される計測データ数「１個」で送信するようなデータ送信条件情報が決定される。
このように決定されたデータ送信条件情報に基づいて計測データの送信処理が行われる（Ｓ７）ように切り替えられ、結果として、以前よりも詳細にデータ提供者Ａの生活状態がデータ利用者Ｙに開示されるようになる。 Based on the data transmission condition information determined in this way, measurement data transmission processing is switched (S7), and as a result, the life state of the data provider A is changed to the data user Y in more detail than before. Will be disclosed.
その後、前回の許容リスク値更新処理時（３月８日の１２：００）からさらに１週間が経過（３月１５日の１２：００）したと判定されると（Ｓ８の「YES」）、コミュニケーションログ解析部１１９において、３月８日の１２：００〜３月１５日の１２：００の間のコミュニケーションログ情報が取得される（Ｓ９）。
Thereafter, when it is determined that one week has passed (12:00 on March 15) from the previous allowable risk value update process (12:00 on March 8) (“YES” in S8), In the communication
そして、この新たに取得されたコミュニケーションログ情報に基づいて、データ提供者とデータ利用者との組み合わせごとの通信回数および合計通信時間が算出される（Ｓ１０−１）。 Based on the newly acquired communication log information, the number of communications and the total communication time for each combination of the data provider and the data user are calculated (S10-1).
ここでは、３月８日の１２：００〜３月１５日の１２：００の間のデータ提供者Ａとデータ利用者Ｙとの通信について、通信回数が「２回」であり、合計通信時間は「１４分０２秒」として算出されたものとする。 Here, for communication between the data provider A and the data user Y between 12:00 on March 8 and 12:00 on March 15, the number of communication is “twice”, and the total communication time Is calculated as “14 minutes 02 seconds”.
そして、ここでは当該処理が計測データの送信処理開始時後、２回目のリスク値更新処理であるため（Ｓ１０−２の「NO」）、ステップ１０−６に進み、データ利用者毎に、データ提供者との関係度を、前回の更新処理時との比較により示した値で算出される（Ｓ１０−６）。 In this case, since the process is the second risk value update process after the start of the measurement data transmission process (“NO” in S10-2), the process proceeds to step 10-6, and for each data user, the data The degree of relationship with the provider is calculated using a value indicated by comparison with the previous update process (S10-6).
この処理は例えば、データ利用者Ｙに関し、〔３月８日の１２：００〜３月１５日の１２：００〕間の通信の、〔３月１日の１２：００〜３月８日の１２：００〕間の通信に対する通信回数比「２／２」と、通信時間比「１４分０２秒／３１分０３秒」とが掛け合わされ、関係度≒０．４５として算出される。 For example, for the data user Y, the communication between [12: 00 on March 8 to 12:00 on March 15] and [12: 00 on March 1 to March 8] 12:00] is multiplied by the communication time ratio “14 minutes 02 seconds / 31 minutes 03 seconds”, and the degree of relationship is calculated as 0.45.
次に、ステップＳ１０−４で更新された許容リスク値「０．３１」に、ステップＳ１０−６で算出された関係度「０．４５」が掛け合わせられることにより、新たな許容リスク値「０．１５」が算出される。 Next, the allowable risk value “0.31” updated in step S10-4 is multiplied by the degree of relationship “0.45” calculated in step S10-6, so that a new allowable risk value “0” is obtained. .15 "is calculated.
そして、新たな許容リスク値「０．１５」により、データ利用者情報のデータ利用者Ｙに関する許容リスク値が、「０．３１」から「０．１５」に更新される（Ｓ１０−４）。 Then, with the new allowable risk value “0.15”, the allowable risk value related to the data user Y of the data user information is updated from “0.31” to “0.15” (S10-4).
許容リスク値が更新されると、データ決定部１１３に対し、データ利用者Ｙに関するデータ送信条件情報の再決定処理が指示される（Ｓ１０−５）。
When the allowable risk value is updated, the
指示を受けたデータ決定部１１３は、図２のフローチャートのステップＳ３〜Ｓ５のデータ送信条件情報の決定処理が行われる。
Upon receiving the instruction, the
例えば下記式（４）で示されるように、更新された許容リスク値「０．１５」を超えないプライバシリスク値Ｒ３「０．１４」となるように、計測データの重要度「０．７５」である第２センサ２０−２の計測データを、計測時間間隔「５分」、時間的平均鮮度値「０．１分」、１回の開示処理で送信される計測データ数「１個」で送信するようなデータ送信条件情報が決定される。
このように決定されたデータ送信条件情報に基づいて計測データの送信処理が行われる（Ｓ７）ように切り替えられる。 Based on the data transmission condition information thus determined, the measurement data transmission process is performed (S7).
このように処理が行われることにより、データ提供者とデータ利用者との関係度を、両者の間での電話の通話時間から定期的且つ自動的に解析し、この関係度に応じたデータ送信条件を決定することができる。 By performing the processing in this way, the degree of relationship between the data provider and the data user is periodically and automatically analyzed from the call time between the two, and data transmission according to this degree of relationship is performed. Conditions can be determined.
（ｄ−２）ＩＰ電話の通信ログとＳＮＳの通信ログとを併用した許容リスク値更新処理
他の形態として、上記と同様に、データ提供者Ａに対し複数のデータ利用者Ｘ（見守りサービス提供者）、Ｙ（近所巡回サービス提供者）がいる場合に、通話履歴とともにＳＮＳの利用状況を用いて許容リスク値が更新される場合について説明する。
(D-2) Allowable risk value update processing using both IP phone communication log and SNS communication log As another form, a plurality of data users X (providing a monitoring service) are provided to data provider A in the same manner as described above. In the following, a case where the allowable risk value is updated using the usage status of the SNS together with the call history when there is Y (neighboring service provider) will be described.
この場合、図２のステップＳ１において、データ提供者により入力部１１０から初期許容リスク値とともに、各データ利用者に対するＳＮＳでのフレンドリスト登録の有無も入力される。入力された情報は、図９に示すように、データ利用者情報内に各データ利用者から取得された情報に対応して保持される。図９では、データ提供者Ａにより、データ利用者ＸおよびＹをＳＮＳのフレンドリストに登録している（つながり有）と入力されたことが示されている。
In this case, in step S1 of FIG. 2, the data provider also inputs the presence / absence of friend list registration in the SNS for each data user together with the initial allowable risk value from the
そして、当該介護支援システム１の稼動開始時、例えば３月１日の１２：００に、上記で説明した場合と同様にデータ送信条件情報が決定され、図９に示すように、データ利用者Ｘに関しては、データ提供者Ａに入力された許容リスク値「０．１」を超えないプライバシリスク値となるように、計測時間間隔「５分」、時間的平均鮮度値「０．１分」、１回の開示処理で送信される計測データ数「１個」で送信するようなデータ送信条件情報が決定されたものとする。また、データ利用者Ｙに関しては、許容リスク値「０．１」を超えないプライバシリスク値となるように、計測時間間隔「５分」、時間的平均鮮度値「０．１分」、１回の開示処理で送信される計測データ数「１個」で送信するようなデータ送信条件情報が決定されたものとする。
Then, at the start of operation of the
そして、システム稼動開始の１週間後の３月８日の１２：００に、１回目の許容リスク値更新処理が実行される。 Then, the first allowable risk value update process is executed at 12:00 on March 8th, one week after the start of system operation.
このとき、コミュニケーションログ取得部１１７において、上記と同様に図７に示すコミュニケーションログ情報が取得される。
At this time, the communication
また、コミュニケーションログ解析部１１９からコミュニケーションログ取得部１１７への指示により、ＳＮＳのＡＰＩ（Application Programming Interface）により、個人情報保持部１３に保持されている個人情報および外部サービス情報保持部１４に保持されているデータ提供者Ａのフレンドリスト情報が、コミュニケーションログ解析部１１９で取得される。
Further, in response to an instruction from the communication
取得されたフレンドリスト情報の一例を、図１０に示す。図１０では、データ提供者ＡのＳＮＳフレンドリストとして３人が登録されていることが示されている。 An example of the acquired friend list information is shown in FIG. FIG. 10 shows that three persons are registered as the SNS friend list of the data provider A.
取得された個人情報の一例を、図１１に示す。図１１では、データ提供者Ａのアドレス帳リストとして、４人が登録されていることが示されている。 An example of the acquired personal information is shown in FIG. FIG. 11 shows that four persons are registered as the address book list of the data provider A.
取得されたコミュニケーションログ情報、個人情報、およびフレンドリスト情報に基づいて、コミュニケーションログ解析部１１９において実行されるデータ提供者とデータ利用者との組み合わせごとの関係度の解析処理、および許容リスク値の更新処理について、図１２のフローチャートを参照して説明する。
Based on the acquired communication log information, personal information, and friend list information, the analysis processing of the degree of relationship for each combination of the data provider and the data user executed in the communication
まず、取得されたコミュニケーションログ情報、個人情報、およびフレンドリスト情報が突合され、コミュニケーションログ情報で取得された相手先アドレス（ＳＩＰ ＵＲＩ）のうち「smasaya@mimamori.com」に該当するデータ利用者Ｙのメールアドレス「suzuki@mimamori.com」が個人情報とフレンドリスト情報とで共通していることから、３月８日の１２：００現在で、データ提供者Ａとデータ利用者ＹとがＳＮＳでつながりが有ると判断される（Ｓ１０−１１）。 First, the data user Y corresponding to “smasaya@mimamori.com” in the destination address (SIP URI) acquired in the communication log information is collated with the acquired communication log information, personal information, and friend list information. Since the email address "suzuki@mimamori.com" is shared between personal information and friend list information, as of 18:00 on March 8, data provider A and data user Y are SNS It is determined that there is a connection (S10-11).
次に、コミュニケーションログ解析部１１９からの指示により、要求管理部１１１に保持されているデータ利用者情報が取得される（Ｓ１０−１２）。
Next, according to an instruction from the communication
そして、データ利用者情報に格納されているフレンドリスト登録の有無情報と、ステップＳ１０−１１で判断されたＳＮＳでのつながり情報とが比較される。 Then, the friend list registration presence / absence information stored in the data user information is compared with the connection information in the SNS determined in step S10-11.
ここで、データ提供者Ａとデータ利用者Ｙとの関係について、取得されたデータ利用者情報で「つながり有」として入力され、且つ、ステップＳ１０−１１においてＳＮＳでつながりが有ると判断された場合（Ｓ１０−１３の「YES」）、システム１の稼動から現在までデータ提供者Ａによりデータ利用者ＹはＳＮＳのフレンドリストに登録された状態が続いている。
Here, the relationship between the data provider A and the data user Y is input as “connected” in the acquired data user information, and it is determined in step S10-11 that there is a connection in the SNS ("YES" in S10-13), the data user Y has been registered in the SNS friend list by the data provider A from the operation of the
この結果から、コミュニケーションログ解析部１１９では、データ提供者Ａとデータ利用者Ｙとの関係性は良好であると判断される（Ｓ１０−１４）。
From this result, the communication
そして、図７のように蓄積されたコミュニケーションログの、総通信時間５１分２４秒中、データ提供者Ａとデータ利用者Ｙとの通信に該当する第１通話および第３通話が３１分０３秒を占め、総通信時間に対する比率が０．６０として算出される。そこで、データ利用者Ｙに設定されている許容リスク値「０．１」を、比率０．６０分増加させた値が、下記式（５）に示すように算出される。
このように算出された値（０．１６）で、データ利用者情報に格納されているデータ利用者Ｙの許容リスク値が更新される（Ｓ１０−１５）。 The allowable risk value of the data user Y stored in the data user information is updated with the value (0.16) calculated in this way (S10-15).
また、データ提供者Ａとデータ利用者Ｘとの関係については、取得されたデータ利用者情報で「つながり有」として入力されているが、ステップＳ１０−１１においてはＳＮＳでつながりがないと判断されており（Ｓ１０−１３の「NO」、Ｓ１０−１６の「YES」）、システム１の稼動時はデータ提供者Ａによりデータ利用者ＸはＳＮＳのフレンドリストに登録されていたが、３月１日の１２：００から３月８日の１２：００の間に、データ提供者Ａのフレンドリストから、データ利用者Ｘが削除されていることが分かる。
The relationship between the data provider A and the data user X is input as “connected” in the acquired data user information, but it is determined in step S10-11 that there is no connection in the SNS. ("NO" in S10-13, "YES" in S10-16), and data user X was registered in the SNS friend list by data provider A during operation of
この結果から、コミュニケーションログ解析部１１９では、データ提供者Ａからのデータ利用者Ｘに対する関係性は悪化したものと判断される（Ｓ１０−１７）。
From this result, the communication
そして、図７のように蓄積されたコミュニケーションログの、総通信時間５１分２４秒中、データ提供者Ａとデータ利用者Ｘとの通信に該当する第２通話が２０分２１秒を占め、総通信時間に対する比率が０．４０として算出される。そこで、データ利用者Ｙに設定されている許容リスク値「０．１」を、比率０．４０分減少させた値が、下記式（６）に示すように算出される。
このように算出された値（０．０６）で、データ利用者情報に格納されているデータ利用者Ｙの許容リスク値が更新される（Ｓ１０−１８）。 The allowable risk value of the data user Y stored in the data user information is updated with the value (0.06) calculated in this way (S10-18).
また、取得されたデータ利用者情報で「つながり無」として入力されている場合は（Ｓ１０−１３の「NO」、Ｓ１０−１５の「NO」）、当該データ提供者とデータ利用者とは関係性は低いと判断される（Ｓ１０−１９）。この場合は許容リスク値は更新されない。 When the acquired data user information is entered as “no connection” (“NO” in S10-13, “NO” in S10-15), the data provider and the data user are related. The sex is judged to be low (S10-19). In this case, the allowable risk value is not updated.
ステップＳ１０−１５またはＳ１０−１８において許容リスク値が更新されると、データ決定部１１３に対し、データ利用者Ｘ、Ｙに関するデータ送信条件情報の再決定処理が指示される（Ｓ１０−２０）。
When the allowable risk value is updated in step S10-15 or S10-18, the
このように処理が行われることにより、データ提供者とデータ利用者と関係度を、両者の間での電話の通信時間およびＳＮＳの利用状況から定期的且つ自動的に解析し、この関係度に応じたデータ送信条件を決定することができる。 By performing the processing in this way, the degree of relationship between the data provider and the data user is periodically and automatically analyzed from the communication time of the telephone and the usage status of the SNS between the two. A data transmission condition can be determined accordingly.
（ｄ−３）ＩＰ電話の通信ログとデータ提供者の手動操作とを併用した許容リスク値更新処理
上記（ｄ−２）においては、データ提供者Ａとデータ利用者Ｘとの関係度、データ提供者Ａとデータ利用者Ｙとの関係度が、良好であるかあるいは悪化しているかをＳＮＳのフレンドリスト登録情報を用いて判断する場合について説明したが、当該関係度をデータ提供者の手動操作内容により判断する場合について説明する。
(D-3) Allowable risk value update processing using both IP telephone communication log and data provider manual operation In the above (d-2), the degree of relationship between data provider A and data user X, data Although the case where the degree of relationship between the provider A and the data user Y is determined using the SNS friend list registration information has been described as being good or worse, the degree of relationship is manually determined by the data provider. A case where determination is made based on operation contents will be described.
本実施形態においては、データ提供者Ａがいずれかのデータ利用者と電話などで通話した後、電話機に設置された表示画面等に当該データ利用者について受けた印象を入力させるための情報が表示される。 In the present embodiment, after the data provider A makes a telephone call or the like with any data user, information for inputting an impression received about the data user is displayed on a display screen or the like installed on the telephone. Is done.
この表示には、良い印象を受けたことを示す「ポジティブ」ボタンと、良くない印象を受けたことを示す「ネガティブ」ボタンとが含まれる。 This display includes a “positive” button indicating that a good impression is received and a “negative” button indicating that a bad impression is received.
そして、データ提供者Ａが操作したボタンの種別が入力部１１０から入力され、コミュニケーションログ取得部１１７で取得される。
Then, the type of button operated by the data provider A is input from the
コミュニケーションログ取得部１１７では、入力部１１０から受け取った「ポジティブ」または「ネガティブ」の情報を一時的にキャッシュした後、受け取った時刻に最も近い時刻に取得されたコミュニケーションログ情報に付加してコミュニケーションログ蓄積部１１８に蓄積させる。
The communication
ここで、コミュニケーションログ蓄積部１１８に蓄積されたコミュニケーションログ情報の一例を、図１３に示す。
Here, an example of the communication log information stored in the communication
図１３に示すコミュニケーションログ情報では、図７と同様の情報に、データ利用者Ｙが相手先である第１通信および第３通信では、データ提供者Ａの印象は「ポジティブ」として操作されたことを示す「Ｐ」が付加され、データ利用者Ｘが相手先である第２通信では、データ提供者Ａの印象は「ネガティブ」として操作されたことを示す「Ｎ」が付加されていることが示されている。 In the communication log information shown in FIG. 13, the same information as in FIG. 7, and in the first communication and the third communication where the data user Y is the other party, the impression of the data provider A was operated as “positive”. In the second communication in which the data user X is the other party, “N” indicating that the impression of the data provider A is operated as “negative” is added. It is shown.
そして、これらの情報に基づいて、上述したステップＳ１０−１５またはＳ１０−１８と同様の処理が実行されて許容リスク値が更新され、データ送信条件情報の再決定処理が指示される。 And based on these information, the process similar to step S10-15 or S10-18 mentioned above is performed, an allowable risk value is updated, and the re-determination process of data transmission condition information is instruct | indicated.
このように処理が行われることにより、データ提供者とデータ利用者との関係度を、両者間での電話の通話時間およびデータ提供者が受けた印象を考慮して解析し、この関係度に応じたデータ送信条件を決定することができる。 By performing processing in this way, the degree of relationship between the data provider and the data user is analyzed in consideration of the telephone call time between the two and the impression received by the data provider. A data transmission condition can be determined accordingly.
上述した各実施形態で説明したように所定時間間隔でデータ送信条件が決定、更新されることにより、データ提供者の状態を計測するためのデータを取得するセンサの数や種類、データ利用者となるサービスの数や種類が増加した場合や、データ提供者とデータ利用者との信頼関係やそれに基づく許容リスクなどが変化した場合にも、データ提供者に設定の手間をかけることなく、現在の関係度に基づいてデータ開示の調整が可能になる。 As described in each of the above-described embodiments, the data transmission conditions are determined and updated at predetermined time intervals, whereby the number and types of sensors that acquire data for measuring the state of the data provider, the data users, and Even if the number and types of services to be increased or the trust relationship between the data provider and the data user and the allowable risk based on it change, the current setting is not required for the data provider. Data disclosure can be adjusted based on the degree of relationship.
これにより、データ提供者からの信頼が高くなった（関係度が向上した）データ利用者に対してはより多くの情報を持つデータが送信されるようになり、データ提供者が受けるサービスロスを低減させることができる。 As a result, data with more information can be transmitted to data users who have become more reliable from the data provider (the degree of relationship has improved), and the service loss experienced by the data provider is reduced. Can be reduced.
上記実施形態においては、データ提供者の端末とデータ利用者の端末との間における通話時間、フレンドリストの登録状況、データ提供者のデータ利用者に対する印象を示す情報等に基づいてデータ提供者とデータ利用者との関係度を判断する場合について説明したが、当該関係度の判断に、プロトコル毎の接続回数、送信パケット数、送信量、または、外部サービスを利用した通信によりデータ提供者とデータ利用者との間で送信されたコメントの回数等を利用してもよい。 In the above embodiment, the data provider and the data provider based on the call time between the data provider terminal and the data user terminal, the friend list registration status, the data provider's impression of the data user, etc. Although the case of determining the degree of relationship with the data user has been described, the relationship between the data provider and the data is determined by the number of connections for each protocol, the number of transmitted packets, the transmission amount, or communication using an external service. You may utilize the frequency | count of the comment etc. transmitted between users.
また、上記の各実施形態におけるデータ開示度制御装置の機能構成をプログラム化してコンピュータに組み込むことにより、当該コンピュータをデータ開示度制御装置として機能させるデータ開示度制御プログラムを構築することも可能である。 It is also possible to construct a data disclosure degree control program that causes the computer to function as a data disclosure degree control device by programming the functional configuration of the data disclosure degree control device in each of the above embodiments into a computer. .
１…介護支援システム
１０…中継機器
１１…データ開示度制御装置
１２−１…第１ドライバ
１２−２…第２ドライバ
１３…個人情報保持部
１４…外部サービス情報保持部
１５−１…第１ログ取得部
１５−２…第２ログ取得部
２０−１…第１センサ
２０−２…第２センサ
３０−１…データ提供者Ａ電話機
３０−２…データ提供者Ａ携帯端末
４０−１…データ利用者Ｘ電話機
４０−２…データ利用者Ｙ携帯端末
１１０…入力部
１１１…要求管理部
１１２…機器情報管理部
１１３…データ決定部
１１４…機器データ受信部
１１５…処理部
１１６…機器データ送信部
１１７…コミュニケーションログ取得部
１１８…コミュニケーションログ蓄積部
１１９…コミュニケーションログ解析部
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記被監視者の操作により、前記プライバシリスクの許容値を入力する入力手段と、
前記監視者が前記被監視者に対して要求する、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報を管理する要求管理手段と、
前記被監視者が利用する端末と前記監視者が利用する端末との間の通信ログを解析して、前記被監視者と前記監視者との間の関係の度合いを示す値を算出し、算出した値に基づいて、前記プライバシリスクの許容値を更新するログ解析手段と、
前記要求管理手段により管理されている、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報の複数の組み合わせごとに前記プライバシリスクを示す値をそれぞれ算出し、算出された前記プライバシリスクを示す値のうち、前記許容値を超えず、且つ前記許容値に最も近い値の算出に用いられた、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報の組み合わせを、前記センサ機器から前記監視者が利用する端末へのデータ開示のためのデータ送信条件情報として決定するデータ決定手段と、
を備えることを特徴とするデータ開示度制御装置。 Using a value indicating the privacy risk that the monitored person bears in one disclosure process, the degree of data disclosure when acquiring measurement data from a plurality of sensor devices that measure the state of the monitored person and disclosing it to the monitoring person In the data disclosure degree control device controlled by
An input means for inputting an allowable value of the privacy risk by an operation of the monitored person;
Request management means for managing information indicating the type of data, measurement time interval, temporal freshness, and the number of measurement data required in one disclosure process, which the monitor requests the monitored person;
Analyzing the communication log between the terminal used by the monitored person and the terminal used by the monitored person, calculating a value indicating the degree of relationship between the monitored person and the monitored person, and calculating Log analysis means for updating an allowable value of the privacy risk based on the obtained value;
A value indicating the privacy risk for each of a plurality of combinations of information indicating the type of data, the measurement time interval, the temporal freshness, and the number of measurement data necessary for one disclosure process, which is managed by the request management unit Among the values indicating the calculated privacy risk, the data type, the measurement time interval, the temporal freshness used for calculating the value that does not exceed the allowable value and is closest to the allowable value, And a data determining means for determining a combination of information indicating the number of measurement data required in one disclosure process as data transmission condition information for data disclosure from the sensor device to a terminal used by the supervisor;
A data disclosure degree control apparatus comprising:
前記ログ解析手段は、前記被監視者が利用する端末と前記監視者が利用する端末との間の電話通信による通信ログを解析する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ開示度制御装置。 The data disclosure degree control device is installed in a relay device installed between a terminal used by the monitored person and a terminal used by the monitoring person,
The data disclosure degree control apparatus according to claim 1, wherein the log analysis unit analyzes a communication log by telephone communication between a terminal used by the monitored person and a terminal used by the monitoring person. .
ことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ開示度制御装置。 The log analysis means includes destination information registered by the monitored person to use communication by an external service, destination information registered by the monitored person to use telephone communication, or the monitored person. A value indicating a degree of relationship between the monitored person and the monitor is calculated using at least one of information indicating an impression of the monitor input by an operation of the monitor. The data disclosure degree control device according to claim 1 or 2.
前記被監視者の操作により、前記プライバシリスクの許容値を入力する入力ステップと、
前記監視者が前記被監視者に対して要求する、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報を管理する要求管理ステップと、
前記被監視者が利用する端末と前記監視者が利用する端末との間の通信ログを解析して、前記被監視者と前記監視者との間の関係の度合いを示す値を算出し、算出した値に基づいて、前記プライバシリスクの許容値を更新するログ解析ステップと、
前記要求管理ステップにより管理されている、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報の複数の組み合わせごとに前記プライバシリスクを示す値をそれぞれ算出し、算出された前記プライバシリスクを示す値のうち、前記許容値を超えず、且つ前記許容値に最も近い値の算出に用いられた、データの種類、計測時間間隔、時間的鮮度、および１回の開示処理で必要な計測データ数を示す情報の組み合わせを、前記センサ機器から前記監視者が利用する端末へのデータ開示のためのデータ送信条件情報として決定するデータ決定ステップと、
を有することを特徴とするデータ開示度制御方法。 Using a value indicating the privacy risk that the monitored person bears in one disclosure process, the degree of data disclosure when acquiring measurement data from a plurality of sensor devices that measure the state of the monitored person and disclosing it to the monitoring person The data disclosure degree control device to control
An input step of inputting an allowable value of the privacy risk by the operation of the monitored person;
A request management step for managing information indicating the type of data, the measurement time interval, the time freshness, and the number of measurement data required in one disclosure process, which the monitor requests the monitored person;
Analyzing the communication log between the terminal used by the monitored person and the terminal used by the monitored person, calculating a value indicating the degree of relationship between the monitored person and the monitored person, and calculating Log analysis step of updating the privacy risk tolerance based on the value obtained;
A value indicating the privacy risk for each of a plurality of combinations of information indicating the type of data, the measurement time interval, the temporal freshness, and the number of measurement data required in one disclosure process, which is managed by the request management step. Among the values indicating the calculated privacy risk, the data type, the measurement time interval, the temporal freshness used for calculating the value that does not exceed the allowable value and is closest to the allowable value, And a data determination step for determining a combination of information indicating the number of pieces of measurement data required in one disclosure process as data transmission condition information for data disclosure from the sensor device to a terminal used by the supervisor;
A data disclosure degree control method comprising:
前記ログ解析ステップでは、前記被監視者が利用する端末と前記監視者が利用する端末との間の電話通信による通信ログを解析する
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ開示度制御方法。 The data disclosure degree control device is installed in a relay device installed between a terminal used by the monitored person and a terminal used by the monitoring person,
5. The data disclosure degree control method according to claim 4, wherein in the log analysis step, a communication log by telephone communication between a terminal used by the monitored person and a terminal used by the monitored person is analyzed. .
ことを特徴とする請求項４または５に記載のデータ開示度制御方法。 In the log analysis step, the destination information registered by the monitored person to use an external social networking service, the destination information registered by the monitored person to use telephone communication, or the A value indicating a degree of a relationship between the monitored person and the monitor is calculated using at least one of information indicating an impression of the monitored person input by an operation of the monitored person. The data disclosure degree control method according to claim 4 or 5.
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