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J-GLOBAL ID：201702228694546632   整理番号：17A0239176

オープンデータにおけるプライバシー保護のためのエントロピーに基づく解析モデル【Powered by NICT】

An entropy-based analytic model for the privacy-preserving in open data

著者 (3件)： Kim Soo-Hyung (School of Computing, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea) ,  Jung Changwook (School of Computing, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea) ,  Lee Yoon-Joon (School of Computing, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Big Data  ページ： 3676-3684  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： ビッグデータ時代において,オープンデータセットのは,公表されていると共有した。新サービスおよびビジネスを生成する。しかし,論文では,個人情報の漏洩問題を引き起こす可能性がある。一般に,非特定化技術は出版前データに適用した。が,問題は完全に解決されていない。パーソナルデータはインターネットサービスとソーシャルメディアのようないくつかの源から得ることができる。この状況では,非特定オープンデータは漏洩外部データと結合した単純である可能性があり,再同定問題をもたらす可能性がある。出版前に開放データにおける個人情報漏洩リスクを測定するための新しい解析モデルを提案した。提案したモデルは,プライバシー漏洩リスクを測定するためのエントロピーに基づく再同定リスクを定式化した。また,プライバシーを保持しながらエントロピーを用いたデータ有用性尺度を見出すことを試みた。リスクと効用測度の両者に基づいて,公開データのためのガイドラインを提案した。リスクと有用性判定を含めたガイドラインは,経験的実験と適用可能であることを示した。Copyright 2017 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： 情報公開 ,  *プライバシー ,  *エントロピー ,  定式化 ,  *解析モデル ,  測度
準シソーラス用語： 情報漏洩 ,  ソーシャルメディア ,  インターネットサービス ,  個人情報 ,  ビッグデータ ,  *プライバシー保護 ,  *オープンデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： オープンデータ ,  プライバシー ,  エントロピー ,  解析モデル