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J-GLOBAL ID:201902276028897066   整理番号:19A0664730

個人情報のないビッグデータ再生成法とその検証

著者 (4件):
資料名:
巻:ページ: WEB ONLY  発行年: 2018年 
JST資料番号: U0056C  ISSN: 2433-6823  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
抄録/ポイント
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近年,ビッグデータは,業務効率や売上げ改善のため多様な産業で利用されている.しかしながら,ビッグデータの中には,個人情報保護問題を含むものがあり,何らかの保護方法が求められる.従来の個人情報保護技術として,氏名の記号化,個人を特定する数値の乱数化や除去,データ全体の暗号化などが挙げられる.一方,様々に保護されたデータから名寄せなどにより個人特定される危険性も指摘されている.本研究は,ビッグデータの様々な統計情報のみからデータ再生成する方法を提案するものであり,個人情報保護問題を根本的に解消するビッグデータ利用環境の提案である.提案手法は,ヒストグラムと相関係数を入力として,モンテカルロ法でヒストグラムの再生,およびデータレコード順の交換で相関係数の再現をする.生成法によるデータがビッグデータとして利用可能かどうかを検証するため,医療データを生成し,これと実際の医療データのSOM分析を比較する.実験の結果,生成データは,ほぼ同等のSOM分析ができることが確認できた.(著者抄録)
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