文献

J-GLOBAL ID：201202242200178379   整理番号：12A0592905

推論による情報漏えい防止のためのハイパーグラフモデル

著者 (5件)： 鈴木遼 (神奈川大 大学院工学研究科) ,  鈴木一弘 (神奈川大 工) ,  鈴木一弘 (高知大 理) ,  森住哲也 (ネッツエスアイ東洋) ,  木下宏揚 (神奈川大 工)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J95-D  号： 4  ページ： 812-824  発行年： 2012年04月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： インターネット技術等の発展に伴い,人類が創出する情報量は爆発的に増加している。また,SNSやクラウドサービスの台頭により,それらの情報へのアクセス及び解析が容易になった。特に近年は,ライフログと呼ばれる個々人のディジタル活動記録の有効活用に注目が集まっている。このような情報爆発時代においては,蓄積された膨大な情報群を解析することによって秘密情報を得ようとする攻撃に対応できる新しい情報漏えい対策やプライバシー保護対策が必要となる。従来の主な情報漏えい対策の目的は,個人情報や企業機密のような秘密情報がそのまま丸ごと漏えいしないようにすることであった。しかし,一つひとつの情報それ自体は秘密情報ではなくても,それらが複数集まり何らかの推論を施すことによって,秘密情報を抽出できてしまうこともある。そこで本論文では,ハイパーグラフを用いてこの問題をモデル化することを提案し,推論攻撃に対する安全性を定義した上で,提案モデル上で考えるべき問題について検討した。(著者抄録)

シソーラス用語： *超グラフ ,  *記録 ,  インターネット ,  *情報セキュリティ ,  *モデリング ,  *漏れ ,  グラフ理論 ,  アクセス制御
準シソーラス用語： *ライフログ ,  *情報漏洩

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

引用文献 (35件)：

• K. Aizawa, “Digitizing personal experiences: Capture and retrieval of life log,” Multimedia Modelling Conference, 2005, MMM 2005, Proc.11th International, pp. 10-15, 2005.
• 相澤清晴, “ライフログの実践的活用: 食事ログからの展望,”情報処理, vol.50, no.7, pp. 592-597, 2009.
• M. Abe, Y. Morinishi, A. Maeda, M. Aoki, and H. Inagaki, “A life log collector integrated with a remote-controller for enabling user centric services,” IEEE Trans. Consum. Electron., vol.55(1), pp. 295-302, 2009.
• R. Agrawal and R. Srikant, “Privacy-preserving data mining,” ACM SIGMOD Record, vol.29, no.2, pp. 439-450, 2000.
• A. Blum, K. Ligett, and A. Roth, “A learning theory approach to non-interactive database privacy,” Proc.40th Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC), pp. 609-618, 2008; Full Version, arXiy: 1109.2229, 2011.

タイトルに関連する用語 (2件)： 推論 ,  情報漏えい