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J-GLOBAL ID：201702235997008294   整理番号：17A0137910

k-匿名化アルゴリズムにおける情報損失の極小化

Minimizing Information Loss in Anonymization Algorithms

著者 (5件)： 秋山寛子 (長野工高専) ,  和田昌昭 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  中山雅哉 (東大 情報基盤セ) ,  加藤朗 (慶応大 大学院メディアデザイン研究科) ,  砂原秀樹 (慶応大 大学院メディアデザイン研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 57  号： 12  ページ： 2675-2681 (WEB ONLY)  発行年： 2016年12月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  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： プライバシ保護の観点から匿名化技術の重要度が高まっており,なかでもk-匿名化が活発に研究されている。k-匿名化のためのアルゴリズムとしてはMDAVやVMDAVなどが提案されているが,数値データの匿名化において,それらは情報損失の観点から必ずしも最良のものとはなっていない。本論文では,それらのアルゴリズムによって得られたデータの分割を,k-匿名性を保ったまま修正して情報損失を極小にする方法を提案する。またそれを実装して,いくつかのデータセットに適用し評価を行う。データ総数をkで割った余りが大きい場合の多くで,MDAVやVMDAVによる情報損失を提案アルゴリズムにより改善可能である。また,提案アルゴリズムは,データ総数によらず高速に実行可能である。(著者抄録)

シソーラス用語： *損失 ,  改変 ,  *保護 ,  特性 ,  クラスタ分割 ,  高速アルゴリズム ,  情報セキュリティ ,  容量 ,  性能評価
準シソーラス用語： *匿名化 ,  *情報損失 ,  最小化 ,  *プライバシー保護 ,  匿名性 ,  データ量

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (10件)：

• Sweeney, L.: k-anonymity: A model for protecting privacy, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, Vol.10, No.5, pp.557- 570 (2002).
• Domingo-Ferrer, J. and Torra, V.: Ordinal, continuous and heterogeneous k-anonymity through microaggregation, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.11, No.2, pp.195-212, Springer (2005).
• Solanas, A., Martinez-Balleste, A. and Domingo-Ferrer, J.: V-MDAV: A multivariate microaggregation with variable group size, 17th COMPSTAT Symposium of the IASC, Rome (2006).
• Edwards, A.W.F. and Cavalli-Sforza, L.L.: A method for cluster analysis, Biometrics, Vol.21, pp.362-375 (1965).
• Gordon, A.D. and Henderson, J.T.: An algorithm for Euclidean sum of squares classification, Biometrics, Vol.33, pp.355-362 (1977).

タイトルに関連する用語 (4件)： 匿名化 ,  アルゴリズム ,  情報損失 ,  極小化