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J-GLOBAL ID：201902232358056520   整理番号：19A2913035

パーソナルデータの同意取得と一般化の考察

著者 (3件)： 柿崎淑郎 (東京電機大) ,  稲村勝樹 (東京電機大) ,  松井加奈絵 (東京電機大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： IS-150  ページ： Vol.2019-IS-150,No.2,1-5 (WEB ONLY)  発行年： 2019年11月16日 
JST資料番号： U0451A  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： パーソナルデータは,個人情報,行動履歴や購買履歴などの個人に関する属性情報を含む,個人に関わる情報である.パーソナルデータの多くを個人情報が占めるが,個人情報保護法により,個人情報を第三者提供するには,本人同意が原則であり,あるいは,個人情報を匿名加工情報に加工することで同意不要とするかのいずれかとなる.本人同意を取得する場合,許可または不許可の二択であることがほとんである.対して,匿名加工情報は個人が特定できないように一般化などの加工を行うため,情報の精度が失われる.端的に言えば,第三者提供される個人情報は無加工の情報か,匿名加工されて精度が失われた情報のいずれかということになる.本稿では,これらの中間に位置づけられる粒度制御可能な属性情報加工手法と提供手法について検討し,パーソナルデータの一般化と同意取得への影響について考察する.(著者抄録)

シソーラス用語： 法規 ,  *プライバシー ,  *データ保護 ,  属性 ,  意思決定 ,  スマートフォン ,  人名 ,  秘密 ,  粒度【計算機】 ,  汎化 ,  意識調査 ,  位置情報 ,  個人
準シソーラス用語： *個人情報 ,  個人情報保護法 ,  同意 ,  匿名化 ,  プライバシー保護

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (6件)：

• OECD: The OECD Privacy Framework, https://www.oecd.org/sti/ieconomy/oecd_privacy_framework.pdf (2013). accessed Oct. 20, 2019.
• Sweeney, L.: Simple Demographics Often Identify People Uniquely, https://dataprivacylab.org/projects/identifiability/paper1.pdf (2000). accessed Oct. 20, 2019.
• Sweeney, L.: Achieving K-anonymity Privacy Protection Using Generalization and Suppression, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, Vol. 10, No. 5, pp. 571-588 (online), DOI: 10.1142/S021848850200165X (2002).
• 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 (online), DOI: 10.1142/S0218488502001648 (2002).
• World Economic Forum: Personal Data: The Emergence of a New Asset Class, http://www3.weforum.org/docs/WEF_ITTC_PersonalDataNewAsset_Report_2011.pdf (2011). accessed Oct. 20, 2019.

タイトルに関連する用語 (2件)： 同意 ,  一般化