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J-GLOBAL ID：201802297406594441   整理番号：18A0832207

攻撃者のモデル化を用いた軌跡情報の匿名性評価法

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著者 (1件)： 正木彰伍 (NTT セキュアプラットフォーム研)
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.1F3-3  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： 本稿では,匿名化された軌跡情報から個人が再識別されるリスクについて,攻撃者の背景知識生成法と攻撃手法からなる攻撃者のモデル化を用いた匿名性評価法を提案する。攻撃者の背景知識生成法は,ある時間帯におけるある個人の軌跡情報を取得できるのは1つの事業者に限らないという軌跡情報の性質に基づき,元データから現実的な背景知識を生成するものである。攻撃手法は,匿名化データ中の軌跡と背景知識中の軌跡との距離を計測することにより,個人を強力に再識別するものである。提案する匿名性評価法を,実際の軌跡情報を匿名化したデータに適用する実験も行う。結果,提案する攻撃者モデルに対して,本稿で用いた実データの匿名性を向上させるためには,ノイズ付加よりもサンプリングの方が有効であることがわかった。このように,本稿で提案する匿名性評価方法を用いることで,現実に存在しうる攻撃者に対して,再識別リスクを低減するために適切な匿名化手法を選択することが可能になる。(著者抄録)

シソーラス用語： *攻撃行動 ,  モデリング ,  *軌跡 ,  特性 ,  位置情報 ,  時系列 ,  情報 ,  認識 ,  知識 ,  方式 ,  認証 ,  保護 ,  *データ保護 ,  GPS ,  サイバー攻撃 ,  個人情報 ,  個人認証 ,  プライバシー保護 ,  評価方法
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  個人識別 ,  個人情報保護 ,  攻撃【情報】 ,  識別 ,  匿名性 ,  背景知識 ,  評価手法

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 攻撃者 ,  モデル化 ,  軌跡 ,  匿名性 ,  評価法