著者

角野 為耶 荒井 ひろみ 中川 裕志

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.56, no.12, pp.2244-2252, 2015-12-15

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個人の情報を保護したデータ開示法の1つにk-匿名化がある.k-匿名化されたデータを人間が閲覧した際に,データに含まれた人間に対して不利益を生ずるような推測がなされる場合がある.本研究ではこの現象をk-匿名化が誘発する濡れ衣と呼び,濡れ衣を発生させうる属性を持つ機微なレコードに着目し,濡れ衣の発生を軽減させるk-匿名化法を提案する.実データに対して濡れ衣を発生させうる機微属性を付与したデータセットを用いて実験を行い,提案手法を用いると濡れ衣を軽減させたk-匿名化を実現できることを確認した.

著者

中川 裕志 角野 為耶

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告電子化知的財産・社会基盤(EIP) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.12, pp.1-6, 2013-11-14

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ビッグデータ利用において個人特定をできることがプライバシー保護の観点から問題であることが指摘され,プライバシー保護データマイニングの分野で匿名化手法の研究が進んできた.一方,個人が自分自身と直接関係しない情報で否定的な事情を疑われること,すなわち濡れ衣の被疑はこれまでプライバシー保護データマイニング分野では見過ごされてきた問題である.本研究では,このような問題意識から特定の事象と無関係な人にその事象に関する疑いがかかる濡れ衣現象を誘発する構造を明らかにし,対策を検討する.Identifying person in using the Big Data is problematic in privacy protection, resulting in the advancement of anonymization methods for privacy preserving data mining. On the other hand, a person is misleadingly suspected as a bad guy due to the information which actually has nothing to do with him/her. This is so called false light which we have not paid enough attention so far. In this report, we identify the mechanism which generates false light and also propose one of countermeasure.