個人ノードの属性を考慮したソーシャルネットワークデータのプライバシ保護の一手法
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概要
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ソーシャルネットワークサービス (以下 SNS) の発達に伴い,SNS のデータ (以下ソーシャルデータ) の管理やマイニングに対しての研究に注目が集まっている.ソーシャルデータにはサービスを利用しているユーザの個人情報が含まれているため,データを公開する際にはユーザのプライバシを考慮しなくてはいけない.ユーザのプライバシ保護を実現するための最も簡単な方法は,ユーザの氏名などの個人を特定することができるような情報を,元のデータから取り除くことである.しかし,これだけではユーザのプライバシを十分に保護したとはいえない.k-automorphism という手法では,ソーシャルデータがグラフ形式であることを利用して,グラフの構造を変化させることによってデータの匿名化を行った.我々はこの手法を拡張し,ユーザが持つ属性の値を考慮した匿名化手法を提案し,より強固なプライバシ保護手法の実現を目指す.
- 2011-10-27
著者
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渡辺 知恵美
お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科
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渡辺 知恵美
奈良女子大学大学院人間文化研究科
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渡辺 知恵美
お茶の水女子大学理学部情報科学科
-
渡辺 知恵美
お茶の水女子大学
-
野澤 佳世
お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科理学専攻情報科学コース
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