文献

J-GLOBAL ID：201702289196868270   整理番号：17A0418881

情報保護技術と統計 最強攻撃者モデルにおける履歴データのプライバシー保護

著者 (2件)： 中川裕志 (東大 情報基盤セ) ,  中川裕志 (理研 革新知能研究セ)
資料名： Estrela  (Estrela)
号： 276  ページ： 14-20  発行年： 2017年03月10日 
JST資料番号： L5366A  ISSN： 1343-5647  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： k-匿名化では性別,年齢,住所といった疑似IDの値から個人IDを探し出すことを防ぐために,疑似IDを粗い精度の表現に変換してデータベース中で少なくともk人が同じ値となるようにする。本論文では,履歴データの匿名化と再識別コンテストPWSCUP(Privacy WorkShop CUP)と著者らによる匿名化手法について述べた。まず,購買履歴,移動履歴,Web閲覧履歴,医療履歴などの履歴データにk-匿名化を施すとデータの有用性が著しく損なわれることを説明した。次に,PWSCUPでは真の個人データから個人IDを除いた属性データと履歴データを持つ最大知識攻撃者モデルを採用しており,1)cmae(cluster mean of absolute error),2)subset,3)jaccard,4)topitemといった有用性指標を用いることを示した。特に,顧客IDと属性データからなる表Mと顧客IDと履歴データからなる表Tを分離しているとき,3)はTで購入している商品集合と匿名加工後の表T’で購入している商品集合に対するJaccard距離であり,著者らはこの条件を維持する再識別手法を提案した。また,Jaccard距離の条件を満たす顧客をまとめたクラスタと顧客の履歴データのランダム化,及び有用性維持を両立させるクラスタ編成手法について説明した。

シソーラス用語： 係数 ,  測度 ,  *データ保護 ,  認証 ,  経歴 ,  人間 ,  攻撃行動 ,  顧客 ,  情報 ,  ランダム処理 ,  クラスタ ,  *クラスタ化 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： ID ,  Jaccard係数 ,  クラスタリング ,  ランダマイゼーション ,  個人情報 ,  個人情報保護 ,  攻撃【情報】 ,  攻撃者 ,  履歴

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (6件)：

• Sweeney L. Achieving k-anonymity privacy protection using generalization and suppression. International Journal on Uncertainty, Fuzziness, and Knowledge-based Systems, Volume10,Issue.5, 571-588. 2002
• Sweeney L. k-Anonymity: A Model for Protecting Privacy. International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems. Volume 10, Issue 05, 557-570. 2002
• 小栗秀暢・菊池浩明・中川裕志・野島良・濱田浩気・村上隆夫・山岡裕司・山口高康・渡辺知恵美.匿名加工・再識別コンテストPWSCUP2016の報告~安全性と有用性の評価~.2017年暗号と情報セキュリティシンポジウム.2D1-1.2017
• 野島良・小栗秀暢・菊池浩明・中川裕志・濱田浩気・村上隆夫・山岡裕司・山口高康・渡辺知恵美.購買履歴データの匿名加工における距離関数を使った指標設計法.2017年暗号と情報セキュリティシンポジウム.2D1-3.2017
• 中川裕志・出町彰啓・中川拓麻.パーソナル履歴データに対する匿名化と再識別.2017年暗号と情報セキュリティシンポジウム.2D1-5.2017

タイトルに関連する用語 (5件)： 統計 ,  攻撃者 ,  モデル ,  履歴データ ,  プライバシー