文献

J-GLOBAL ID：201002227999706794   整理番号：10A1461795

プライバシー保護データ公開: 最近の開発のサーベイ

Privacy-Preserving Data Publishing: A Survey of Recent Developments

著者 (4件)： FUNG Benjamin C.M. (Concordia Univ., Montreal) ,  WANG Ke (Simon Fraser Univ., Burnaby) ,  CHEN Rui (Concordia Univ., Montreal) ,  YU Philip S. (Univ. Illinois at Chicago)
資料名： ACM Computing Surveys  (ACM Computing Surveys)
巻： 42  号： 4  ページ： 14:1-14:53  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： E0003B  ISSN： 0360-0300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 政府,企業,および個人によるディジタル情報の収集は,知識や情報に基づいた意思決定に対して多くの機会を作り出してきており,現在,種々の団体間でデータの交換や公開が要望されている。しかし,元の形式でのデータは,一般には,個人に関する秘密情報を含んでおり,このようなデータの公開は個人のプライバシーを侵害することになる。データ公開における現在の慣習は主にどんなタイプのデータが公開可能であるかのようなポリシーやガイドラインや,公開データの利用についての合意に依存している。しかし,このような手法だけでは,過剰なデータ歪み,あるいは,不十分な保護を招くおそれがある。プライバシー保護データ公開(PPDP)は,データプライバシーを維持しながら,有用な情報を公開することに対して方法とツールを提供する。最近,さまざまなデータ公開シナリオに対してPPDPの手法が多く提案されてきている。本サーベイでは,この分野における最近の発展をレビューした。PPDPの一般的目的は,元のデータを,データ記録の所有者の秘密情報を推測することを防止するために,元のデータを匿名形式に変換することである。筆者らは,プライバシー保護データ公開とプライバシー保護データマイニングとの間の差異についての見方を示し,プライバシー保護データ公開手法の望ましい特性を示した。また,プライバシーモデル,匿名化操作,情報メトリックス,および匿名化アルゴリズムに関して既存の手法をレビューし比較した。将来の研究方向も示した。

シソーラス用語： *情報公開 ,  *保護 ,  データ保護 ,  プライバシー ,  秘密 ,  *データマイニング ,  情報共有 ,  情報セキュリティ ,  データ ,  文献展望 ,  技術展望 ,  データ変換 ,  情報
準シソーラス用語： *プライバシー保護 ,  匿名 ,  ディジタル情報 ,  個人情報

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機利用技術一般  (JE01000C)

タイトルに関連する用語 (3件)： プライバシー ,  公開 ,  開発