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J-GLOBAL ID：201702217566513617   整理番号：17A1610717

MITHRAプロジェクトの移動履歴データの解析

著者 (4件)： 疋田敏朗 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  小林良輔 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  鈴木宏哉 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  山口利恵 (東大 大学院情報理工学系研究科)
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： 2017  号： 1  ページ： 231-238  発行年： 2017年06月21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： 近年,様々のモノがインターネットにつながり,自動的に多種多様なデータが取得されるIoT時代となっている。取得される膨大な量のデータはビッグデータと呼ばれ,特に人々の行動を記録したライフログが有名である。これらのセンシングデータを解析することで,人々のライフスタイルを知ることが可能となる。我々は生活行動のセンシングデータを活用した新しい個人認証技術である,「ライフスタイル認証」を提案してきた。本論文ではMITHRAプロジェクトによる大規模実証実験のセンシングデータの中から移動履歴に着目して,その解析結果を報告する。従前の研究では履歴データの50%のデータが一意であり,さらに3区間を超えると96%以上の履歴データが一意であること,そのため利用履歴をそのまま仮名化して用いた場合は個人特定がなされやすい状態であることを示していたが,今回の我々が取得した携帯アプリによる全国のユーザから収集した履歴データでは99%以上が一意であり,殆どの履歴は個人が特定され得る状況であったことが確認できた。(著者抄録)

シソーラス用語： *移動 ,  *経歴 ,  *データ解析 ,  実証実験 ,  データ ,  認証 ,  記録 ,  人間行動 ,  認識
準シソーラス用語： センサデータ ,  ユーザ認証 ,  ライフスタイル認証 ,  ライフログ ,  個人認証 ,  生活行動

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 (3件)： プロジェクト ,  履歴データ ,  解析