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J-GLOBAL ID：202002262655362744   整理番号：20A0873648

関係データのデータ出版のためのプライバシー特性に関する調査【JST・京大機械翻訳】

A Survey on Privacy Properties for Data Publishing of Relational Data

著者 (4件)： Zigomitros Athanasios (Department of Informatics, University of Piraeus, Pireas, Greece) ,  Casino Fran (Department of Informatics, University of Piraeus, Pireas, Greece) ,  Solanas Agusti (Department of Computer Engineering and Mathematics, Rovira i Virgili University, Tarragona, Spain) ,  Patsakis Constantinos (Department of Informatics, University of Piraeus, Pireas, Greece)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 51071-51099  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 通信とデータベースシステムにおける最近の進歩により,科学的コミュニティが世界中の膨大な量の情報を効率的に採掘し,隠れたパターンと相関を発見することにより新しい知識を抽出することが可能になった。それにもかかわらず,すべての共有情報は,融合とマイニング技術の利用を通して個人のプライバシーを侵入するために使用することができた。名前,SSN,あるいは電話番号のような直接識別子を簡単に除去することは,これらの実践を防ぐために十分ではない。多くの場合,性別,出生の日付,および/またはジップコードのような他の分野は,個人を再同定し,それらの敏感な詳細,例えばそれらの医療条件,財政的状態および取引,またはそれらの私的接続を明らかにするために使用することができる。本研究の範囲は,関係データに対するプライバシー保護データ公開(PPDP)における最新技術の現状の詳細な概観を提供することである。情報漏洩に対抗するために,k-匿名性,l-多様性,t-クロセン性を含む過去数年間の多くのデータ匿名化法が提案されている。本研究では,これらの方法を解析し,それらの各々がどのように働くかを説明するだけでなく,それらの各々が適用できる異なる使用シナリオを理解するための読者を容易にするために,具体的な事例を提供した。さらに,それらの可能な対策に沿ったいくつかの攻撃について詳述し,未解決の質問と将来の研究方向について議論する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コミュニティ ,  *プライバシー
準シソーラス用語： 閲覧者 ,  データ匿名化 ,  情報漏洩 ,  プライバシー保護 ,  識別子 ,  電話番号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 出版 ,  プライバシー ,  調査