2024-03-29T06:29:13Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000969832020-10-27T05:03:12Z00934:01022:07036:07357
センシティブ属性間の関係多様化によるプライバシ保護手法Privacy Preserving Publishing of Sensitive Attributes in Binary Relationsjpn[研究論文] データベースプライバシ,データ匿名化,関係多様化http://id.nii.ac.jp/1001/00096961/Articlehttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=96983&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan日本電気株式会社日本電気株式会社日本電気株式会社日本電気株式会社髙橋, 翼側高, 幸治竹之内, 隆夫森, 拓也本稿では,2つのセンシティブ属性を持つレコード群に対するプライバシ保護の問題を扱う.人々の生活や行動を記録したパーソナル情報には一データ主体のレコードに複数のセンシティブ属性が記録されたものが存在する.これらのパーソナル情報からはセンシティブ属性間の関係を分析することができる.一方で,特定のデータ主体に関するあるセンシティブ属性に関する知識から他のセンシティブ属性値が特定されるプライバシ侵害が生じうる.このようなプライバシ侵害を防ぐためにはセンシティブ属性間の関係の多様化が必要だが,関係の曖昧化が生じてデータ分析精度を劣化させる可能性がある.本稿では,2つのセンシティブ属性を持つデータセットに対して,関係の曖昧化を抑制しつつ効率的に関係多様化を実現する方式を提案する.評価実験では,提案手法がセンシティブ属性間の関係の過度な曖昧性を抑止しながら関係多様化を実現でき,高い効率性を有することを示す.This paper proposes a data anonymization method for records having sensitive attributes in binary relations. If a record is identified by exploiting knowledge about an sensitive attribute, the values of the other sensitive attributes are revealed. In order to prevent such revealing of the sensitive attributes, we propose relation diversity that is the metric of mutual relationship diversity among sensitive attributes in binary relations. However, ensuring relation diversity makes the relations among sensitive attributes obfuscated. Further this paper proposes a data anonymization which ensures relation diversity with small obfuscation in an efficient way. Experimental evaluations show the effectiveness of our methods.AA11464847情報処理学会論文誌データベース(TOD)6538482013-12-271882-77992013-12-24