著者

坂野 鋭

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:21888833)

巻号頁・発行日

vol.2015-MPS-106, no.2, pp.1-6, 2015-12-08

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本稿においては,データの相関構造を保存する確率的匿名化技術,Correlation Preserving Anonymization - CPPk 匿名化法を提案する.Pk 匿名化は,単なる乱数雑音の印加で,確率的に k-匿名化を保証する興味深い技術である.しかし,議論が事実上,単変数で行われているために,変数間の関係などの構造が破壊される疑問があった.この問題に対し,我々は匿名化前に相関構造を算出し,それを保存する様に匿名化を行う CPPk 匿名化法を提案する.実測データに基づく人工データを用いた実験結果は提案手法が分析に有効であることを示した.