文献

J-GLOBAL ID：201802224011990801   整理番号：18A0832206

背景知識の違いによる匿名加工データの攻撃者モデルの分類と評価

著者 (3件)： 伊藤聡志 (明治大) ,  菊池浩明 (明治大) ,  中川裕志 (東大)
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： 2  ページ： ROMBUNNO.1F3-2  発行年： 2017年10月16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： データを匿名加工する際,そのデータを悪用しようとする攻撃者を想定する必要がある。攻撃者は背景知識を用いて匿名加工データから個人を再識別しようとするが,どんな背景知識を持つ攻撃者の危険度が高いのかは不明であった。本稿では背景知識の違いによって攻撃者モデルを10タイプに分け,仮名化のみをした購買データOnline Retail Data Setを用いてそれらの危険度を識別確率の期待値によって評価する。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ保護 ,  *攻撃行動 ,  知識 ,  モデリング ,  データ ,  認識 ,  *確率モデル ,  リスク ,  期待値 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： セキュリティ攻撃 ,  危険度 ,  購買データ ,  識別 ,  情報加工 ,  匿名化 ,  背景知識

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 背景知識 ,  匿名 ,  攻撃者 ,  モデル ,  分類 ,  評価