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J-GLOBAL ID：201602247829127382   整理番号：16A0612873

氷と火災データ匿名化における再同定と有用性のリスクの定量化【Powered by NICT】

Ice and Fire: Quantifying the Risk of Re-identification and Utility in Data Anonymization

著者 (6件)： Kikuchi Hiroaki ,  Yamaguchi Takayasu ,  Hamada Koki ,  Yamaoka Yuji ,  Oguri Hidenobu ,  Sakuma Jun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： AINA  ページ： 1035-1042  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータ事業は,用いる個人情報のプライバシーを損なうことなく効果的に実行できる前データ匿名化が必要である。与えられた目的のために安全にいくつかの与えられたデータを秘匿するために最善のアルゴリズムを選択する自明ではない。データのリスクを正確に評価するには,有用性とセキュリティの間のバランスが必要である。共通擬マイクロデータを用いて,最良の匿名化と再同定アルゴリズムのための競争を提案した。競争,標的マイクロデータ,試料アルゴリズム,有用性とセキュリティメトリックスの目的について述べた。評価プラットフォームの設計についても考察した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 安全性 ,  アルゴリズム ,  セキュリティ ,  *火災 ,  プライバシー
準シソーラス用語： マイクロデータ ,  個人情報 ,  ビッグデータ ,  *匿名 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 氷 ,  火災 ,  データ匿名化 ,  同定 ,  有用性 ,  リスク ,  定量化