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  1. 研究報告
  2. マルチメディア通信と分散処理(DPS)
  3. 2020
  4. 2020-DPS-182

履歴データの数理モデルの提案と<i>k</i>-匿名化に必要なダミーレコード数推定への応用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203886
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203886
74305e79-8e47-4363-bbcd-2692abe9caab
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DPS20182004.pdf IPSJ-DPS20182004.pdf (3.4 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2020-03-05
タイトル
タイトル 履歴データの数理モデルの提案と<i>k</i>-匿名化に必要なダミーレコード数推定への応用
タイトル
言語 en
タイトル Mathematical model of Transaction Records and its Application to Estimate Additional Dummy Records for <i>k</i>-anonymity
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
明治大学大学院先端数理科学研究科
著者所属
明治大学総合数理学部
著者名 伊藤, 聡志

× 伊藤, 聡志

伊藤, 聡志

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菊池, 浩明

× 菊池, 浩明

菊池, 浩明

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 企業などの組織が収集したビッグデータ (顧客情報や位置情報など) を安全に分析・利活用するためには,データの匿名加工とリスク評価が不可欠である.匿名加工は個人が識別されることを防ぐために個人情報を加工する技術であり,代表的なものとしてk-匿名化がある.顧客ごとにレコード数が異なるデータ (動的データ) を k-匿名化するためには,ダミーレコードを追加して複数顧客のレコード数を揃える必要がある.追加するダミーレコードの数が多くなるほどデータの有用性は下がるが,その数は実際に加工するまでわからないという問題がある.本稿では,履歴データの項目(購買商品や移動位置)が一様分布する仮定の下,履歴データ中に登場する項目の種類数の確率分布とその期待値を与える数理モデルを提案する.本モデルを用いることにより,元データの統計量 (レコード数や顧客数など) と加工パラメータ k といった加工前に知ることのできる値から,履歴データの k-匿名化に必要なダミーレコードの数が推定できる.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10116224
書誌情報 研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)

巻 2020-DPS-182, 号 4, p. 1-7, 発行日 2020-03-05
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8906
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 20:24:32.458972
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伊藤, 聡志, 菊池, 浩明, 2020: 情報処理学会, 1–7 p.

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