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J-GLOBAL ID：201702261229286177   整理番号：17A1269938

オンライン調査における強いプライバシーの達成【Powered by NICT】

Achieving Strong Privacy in Online Survey

著者 (4件)： Zhou You ,  Zhou Yian ,  Chen Shigang ,  Wu Samuel S.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDCS  ページ： 710-719  発行年： 2017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： インターネットアクセスと現代のディジタル化やモバイル化の増殖のおかげで,オンライン調査が,マーケティング,社会的,財政的,医学的研究のデータ収集に発展している。しかし,オンライン調査における伝統的なデータ収集方法は深刻なプライバシー問題に悩まされている。既存のプライバシー保護技術は強いプライバシーの欠如のためのオンライン調査には十分ではない。本論文では,二相マトリックスマスキング(DM2)と呼ばれる新しいデータ収集法に基づく実用的な強いプライバシーオンライン調査方式SPS,低計算オーバヘッドで集計結果の正しさを保証し,普遍的検証可能性,ロバスト性および強いプライバシーを達成することを提案した。はまた,よりロバストな方式RSPS,複数の分散調査管理者を組み込む方法を提案した。RSPS方式はSPSの優れた特性を保持し,さらに関節結託攻撃に対してロバストな強いプライバシーを達成した。広範な分析を通して,筆者らは筆者らの提案スキームは精度と強いプライバシーを用いたオンライン調査に効率的に適用できることを示した。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： 管理者 ,  データ収集 ,  *プライバシー ,  マーケティング ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 結託攻撃 ,  プライバシー保護 ,  医学研究 ,  ディジタル化 ,  *オンライン調査 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： オンライン調査 ,  プライバシー