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J-GLOBAL ID：201602213360837964   整理番号：16A0305785

属性推定確率を制御する撹乱手法

著者 (4件)： 千田浩司 (NTT セキュアプラットフォーム研) ,  菊池亮 (NTT セキュアプラットフォーム研) ,  五十嵐大 (NTT セキュアプラットフォーム研) ,  高橋克巳 (NTT セキュアプラットフォーム研)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2015  号： 3  ページ： 552-559  発行年： 2015年10月14日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： パーソナルデータ開示のプライバシリスクは再識別(re-identification)と属性暴露(attribute disclosure)に大別される。属性暴露に対しては,完全な保護は不可能である事が示されているため,適切で受容性の高いプライバシ指標の確立が望まれる。本稿では,属性暴露に関する既存のプライバシ指標に基づいた,直感的で分かり易い指標を与える。具体的には,元のパーソナルデータに含まれる任意の個人の属性値が,一定の範囲内の確率でしか推定出来ないかどうかを指標とする。また,当該プライバシ指標を満たすための撹乱手法を提案し,撹乱されたパーソナルデータの有用性について考察する。(著者抄録)

シソーラス用語： *プライバシー ,  *データ保護 ,  情報セキュリティ ,  属性 ,  Markov連鎖 ,  ランダム処理
準シソーラス用語： *プライバシー保護 ,  個人情報匿名化 ,  K-匿名性 ,  ランダマイゼーション

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 属性 ,  推定 ,  確率 ,  撹乱 ,  手法