マッチングアルゴリズムを用いた大規模データ<i>k</i>-匿名化の解法
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概要
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医療データなどの個人情報はデータ解析を行う上で非常に役に立つ.ところが,個人情報はプライバシー保護の観点から簡単に公開することはできない.そこで,データの匿名化が必要になる.一般的な匿名化手法の一つにk-匿名化がある.k-匿名化とは,個人に対応する項目をk個以下に絞り込まれないようにする手法である.すなわち,個人が特定される確率が1/k以下になるようにデータを部分的に加工したり削除する手法である.その際,元のデータをより多く残した上での匿名化の達成が望まれる.k-匿名化に関する先行研究は多く存在するが,大規模データのk-匿名化を行っている研究はあまり存在しない.そこで,本研究では大規模なデータテーブルに対して実時間で匿名化を行うアルゴリズムを提案する.最後に数値実験により,本提案手法が従来研究の手法より元のデータを多く残した上で匿名化を行うことおよび,本提案手法が大規模なデータテーブルに対しても実用的な時間内に匿名化を完了することを確認する.
- 2013-05-10
著者
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