カメラが取得したイメージセンサデータは個人の顔や車のナンバープレートの情報を含むため、かなりプライバシーに注意が必要である。LiDAR (Light Detection and Ranging) で取得された３次元イメージセンサデータの形式は点群 (Point Cloud)であるため、顔やナンバープレートの情報は含まない。そのため、本研究開発では、主としてLiDARを用い、点群データから推定できる人の「歩き方」や車の「形状」「運転のクセ」から個々人や個々の車両の同定を行う (個人までは特定しない)。それでも、プライバシーの注意が必要であるため、センサデータを取り扱い可能なブロックチェーンとして、IoT (Internet of Things) ブロックチェーンを導入し、プライバシーを保護する。しかしながら、これまでイメージセンサデータのようなサイズの大きいデータをリアルタイムに登録可能なブロックチェーンネットワークは存在しなかった。

　LiDARで取得されたイメージセンサデータの1フレームをブロックチェーンに登録するのに数秒の時間を要することがわかっている。このままではオーバーフローしてしまい、リアルタイム性が実現できない。そこで、新熊研究室 (情報工学科社会情報ネットワークデザイン研究室) は、これをオーバーフローしないよう制御する技術を研究開発している。

　情報通信研究機構(NICT)の2020~2022年度データ連携・利活用による地域課題解決のため の実証型研究開発(第 3 回) にも採択されており、京都スマートシティや京都大学桂図書館などで社会実験を行なっています。

（新熊研究室）

システム内のデータが安全に運用されるためには、取得した画像や動画データに対して、適切な透かし情報を入れる必要があります。さらに、空の無線ドローンネットワークおよび分散コンピューティングの安全性を高めるためには、無線ネットワークにおいて、的確に攻撃検知を行う必要があります。

この研究では、この電子透かしにおいて、誤検出なくデータを正しく抽出するために、 埋め込みの際の係数を適切な値とすることで、正しい相関値を得られるようにする手法を提案し、さらに、エントロピーにより、ソースIPアドレスや目的IPアドレスなどのパラメータの値の分散度合いを瞬時に判定する手法も提案しています。

さらに、これらの保護された情報を適切に管理するために、ブロックチェーン技術を用いてシステム構築することを目指しています。

（宮田研究室）