一般化階層木の自動生成と情報エントロピーによる歪度評価を伴う<i>k</i>-匿名化手法

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概要

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k-匿名化手法は,個票データから同一タプルが k 件以上存在することを保証したデータを生成するプライバシ保護手法である.Sweene1) を代表とする既存手法は入力のデータとは別に一般化階層木を入力として与える必要があった.また,匿名化前後のデータ間の歪度を一般化階層木の深さを基準とした指標で与えていた.この指標では,データの失う情報量を正しく扱えない場合がある.本稿では,各属性の属性値の頻度情報を取得して一般化階層木をデータから自動生成する方法と,一般化を行う際のデータの歪度を頻度分布を用いた情報エントロピーで評価する方法を提案する.
2010-06-24

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