| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2016-10-04 |
| タイトル |
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タイトル |
再識別リスク評価と匿名化の展望 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Research Challenges for Re-Identification Risk Assessments and De-Identification |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
PWS，匿名化，プライバシー保護 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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統計数理研究所 |
| 著者所属 |
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NTT セキュアプラットフォーム研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Institute of Statistical Mathematics |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT Secure Platform Laboratories |
| 著者名 |
南, 和宏
千田, 浩司
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| 著者名(英) |
Kazuhiro, Minami
Koji, Chida
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ビッグデータの活用が進む中，パーソナルデータを適切に保護するための匿名化に関する基準が国内外で整備されつつある．特に再識別に対するリスク評価やリスク低減のための匿名化技術の確立は急務である．しかし汎用的なリスク評価や匿名化は困難であるため，状況に応じた適切な対策が重要といえる．本稿では，代表的な再識別リスク指標である k - 匿名性に着目し，攻撃者の知識，およびパーソナルデータの提供形態や加工方法に応じた適切な対策について再考する．そして$k$-匿名性を満たしていても元のデータを再構築できる場合がある問題を取り上げ，その対策について論じる． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
As we benefit from secondary usage of big data recently, many countries including Japan have been defining safety standards for the anonymization of personal data. There is an urgent need to evaluate reidentification risks of personal records and establish anonymizing techniques for reducing such risks. However, it is difficult to define metrics for reidentification risks and anonymization methods that are applicable to a general problem setting. In this paper, we focus on k-anonymization, which is the most popular privacy metrics for anonymized data and discuss appropriate privacy measures depending on an adversary's external knowledge, methods of releasing personal data, and data modification methods. |
| 書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
ISSN 1882-0840 |
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2016論文集
巻 2016,
号 2,
p. 166-172,
発行日 2016-10-04
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJCSS2016026.pdf (352.0 kB)
