複数の価値算定法によるデータ評価値を高める高速項目削除方式

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-10-14
• タイトル: 複数の価値算定法によるデータ評価値を高める高速項目削除方式
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Fast Method of Deleting Attributes of a Dataset to Improve a Score Derived from Some Methods of Calculating the Value of Data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: データ価値算定，リスク評価
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 富士通研究所
• 著者所属: 富士通研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): FUJITSU LABORATORIES LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): FUJITSU LABORATORIES LTD.
• 著者名: 福岡, 尊; 山岡, 裕司
• 著者名(英): Takeru, Fukuoka; Yuji, Yamaoka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 日本では，パーソナルデータのリスク算定手法としてJOモデルが，価値算定手法として仮想市場モデルが，それぞれ考案されている．こういった価値やリスクの算定モデルから，表データの評価値を定めることができれば，例えばどのようにデータを部分的に削除すればよいかを決定するための指標になる．ただし，評価値を最大化するための部分的削除を行うには，一般には属性の組み合わせを全探索する必要があり，計算コストがかかる．本稿では，仮想市場モデルにより算定される価値と，JOモデルにより算定されるリスクの差を，表データの評価値として定める．本稿の貢献は，欠損が少ない表データに対して，この評価値を最大化する削除属性を決定することを目的とした，近似解を求める計算量の少ないヒューリスティックな手法の提案である．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In Japan, JO model and the hypothetical market model were introduced as methods of esimating the risk and the value of a personal dataset respectively. If we can define a score of a given dataset such calculation models, then that score, for example, may be used as an index concerning how to delete sub data of that dataset. In general, however, in order to decide which sub data should be deleted for maximizing that score, it is necessary to consider all sub data of that dataset, which will take a high calculation cost. In this proceeding, we define a score of a personal dataset as the difference between the value defined by the hypothetical market model and the risk defined by the JO model. The main contribution is a proposal of a heuristic fast method of deleting attributes of a given dataset to improve that score.
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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2019論文集; 巻 2019, p. 1265-1272, 発行日 2019-10-14
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会