2024-03-28T22:26:39Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001682002023-04-27T10:00:04Z01164:06389:08485:08760
<i>k</i>-匿名性による特定可能性分析に基づいたデータプライバシーのリスク分析Risk Analysis for Data Privacy based on Identifiability Analysis with <i>k</i>-Anonymityjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00168166/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=168200&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan株式会社富士通研究所株式会社富士通研究所山岡, 裕司伊藤, 孝一匿名化されたパーソナルデータの二次活用では,そのデータが曝露するプライバシーのリスクアセスメントが必要である.リスクアセスメントの従来技術に JO モデルがあるが,綿密なリスク分析ができない問題があり,多くの場合で匿名化の効果を評価できない.本論文では,レコード特定可能性を k-匿名性で分析し,綿密なリスク分析を支援する方式を提案する.提案方式はまず,JO モデルの本人特定容易度を,匿名化の効果が反映されやすいように変更し,それによって算定した漏洩個人情報価値をリスクとする.そして,高リスクのレコードを高速に抽出し,具体的なプライバシー侵害シナリオを添えて提示する.k-匿名化のベンチマークであるデータ Adult やそれを匿名化したデータに適用した結果,提案方式は従来より綿密なリスク分析ができることを確認した.AA12628305研究報告セキュリティ心理学とトラスト(SPT)2016-SPT-1931182016-07-072188-86712016-07-05