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J-GLOBAL ID：202002213166859964   整理番号：20A1798170

社会を意識したプライバシー保護相関データ収集【JST・京大機械翻訳】

Social-Aware Privacy-Preserving Correlated Data Collection

著者 (3件)： Liao Guocheng (The Chinese University of Hong Kong) ,  Chen Xu (Sun Yat-sen University) ,  Huang Jianwei (The Chinese University of Hong Kong)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： Mobihoc ’18  ページ： 11-20  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データレポーターのデータ相関と社会的関係を同時に考慮することにより,プライバシー保護データ収集問題を研究した。データ収集器は個人からのデータを収集し,プライバシー保護機構で特定の解析を行う。データ相関のために,報告されたデータに基づくデータ解析は,他の個人(データ報告がないとしても)にプライバシー漏洩を引き起こすことができる。データレポーターは,個人間の社会的関係により,そのようなプライバシー脅威を考慮に入れる。この動機は,2段階Stackelbergゲームを定式化し,ステージIにおいて,データコレクタはデータレポーターとしていくつかの個人を選択し,合計質問解析のためのプライバシー保護機構を設計する。ステージIIでは,選択したデータレポーターは,可能な摂動(雑音付加)によるそれらのデータに寄与する。ステージIIにおけるデータレポータの平衡決定を解析することにより,任意の固定レポータセットを与えられた場合,社会的関係とデータ相関の最も重要な共同考慮を持つ1つのデータレポータだけが報告したデータにノイズを加えるかもしれないことを示した。データリポーターの残りは,それらのデータを真実に報告する。ステージIでは,データコレクタの最適プライバシー保護機構を導出し,データレポーターを選択するための効率的なアルゴリズムを提案した。データコレクタは,データ相関と社会的関係の影響を一緒に捉えるべきであり,すべてのデータリポーターがそれらのデータを十分に報告することを確実にすると結論した。ランダムネットワークと実世界社会データに基づいて,システムに対するデータ相関とソーシャルネットワークの影響を検討するために,広範なシミュレーションを行った。ソーシャルネットワーク情報のアベイラビリティはデータ相関情報と比較してデータコレクタにとってより重要であることを見出した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  *プライバシー ,  アベイラビリティ ,  データ解析 ,  *データ収集 ,  定式化 ,  摂動
準シソーラス用語： プライバシー保護 ,  社会的ネットワーク ,  ランダムネットワーク ,  Stackelbergゲーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データ相関 ,  プライバシー保護機構 ,  社会ネットワーク

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 社会 ,  意識 ,  プライバシー ,  相関 ,  データ収集