実サービスのデータを用いたk-匿名状態の推移調査と,合理的な匿名状態評価指標の検討
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概要
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現代において,BigData 分析における個人のプライバシーの扱いは,非常に大きな関心事になっている.そのため情報を匿名化することによって漏洩のリスクを減少させる手段が必要とされている.k- 匿名化技術は個人情報の属性値を k-1 個以上に区分することで個人識別性を減少させる技術だが,合理的な匿名状態を規定する指標が存在しないため,実サービスでの適用が難しい.そこで本稿では,実際のサービスに登録したユーザ群に対して一律のユーザ分類を行い,k 匿名状態がどのように推移するかを調査した.サービスを利用するユーザ数と k 匿名状態の関係を明らかにすることで,実サービスで合理的な匿名化を行う際の基準となる評価指標を提案する.
- 2014-02-27
著者
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曽根原 登
国立情報学研究所
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曽根原 登
独立行政法人国立情報学研究所
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曽根原 登
Nttサイバーソリューション研究所
-
Sonehara Noboru
The National Institute Of Informatics
-
曽根 原登
Nttヒューマンインタフェース研究所
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小栗 秀暢
総合研究大学院大学複合化学研究科情報学専攻|ニフティ株式会社
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