滞在・閉路性を表現した擬似経路データ生成法〜経路データの滞在・閉路性がもたらすリスク評価を目指して

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2020-10-19
• タイトル: 滞在・閉路性を表現した擬似経路データ生成法〜経路データの滞在・閉路性がもたらすリスク評価を目指して
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Generation Method for Trace Data with Stay/Cycle Property Aiming for Risk Assessment by Stay/Cycle Property of Trace Data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 経路データ，疑似データ，匿名加工
• 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: セコム株式会社IS研究所
• 著者所属: セコム株式会社IS研究所
• 著者所属: セコム株式会社IS研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Intelligent Systems Laboratory, SECOM CO.,LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Intelligent Systems Laboratory, SECOM CO.,LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Intelligent Systems Laboratory, SECOM CO.,LTD.
• 著者名: 杉山, 歩未; 香川, 椋平; 川田, 涼平
• 著者名(英): Ayumi, Sugiyama; Ryohei, Kagawa; Ryohei, Kawata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 位置情報を利用したサービスや生活の変化検知など、<br> パーソナルデータの利活用が期待されている。しかし、個人に密接に関わるデータであるため、<br> プライバシーを尊重した取り扱いが求められ、その取り扱いについての検討が進められている。<br> PWSCUP2019においても、位置情報を想定し、匿名加工および再識別手法の検討が行われた。<br> その結果、自宅位置が推測されることや滞在領域分布による再識別のリスクが検討された。<br> しかしながら、使用された経路データから一部特徴が失われており、検討されていないリスクがあるのではないかと考えた。<br> 本稿では、PWSCUPで用いられたデータとその擬似データの元となったデータを比較し、失われた特徴量について調査を行った。<br> その上で、その統計的な特徴を維持した擬似経路データ生成手法の提案・評価を行う。<br> さらに、その特徴を含んだデータに対してのリスクの検討について述べる。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Services using location information and detection of changes in daily life,utilization of personal data is expected. <br>However, since the data is closely related to the individual,the handling that respects privacy is demanded, and the examination about the handling is advanced.<br>Also in PWSCUP2019, anonymization process and re-identification method were examined assuming position information.<br>As a result, they estimated the home position and the risk of re-identification based on the distribution of stay areas.<br>However, some features were lost from the route data used, and we suspect that there is a risk that it has not been examined.<br>In this paper, we compared the data used in PWSCUP with the data that was the source of the pseudo data, and investigated the lost features.<br>Then, we propose and evaluate a pseudo route data generation method.Furthermore, we discuss the examination of the risk to the data including the feature.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2020論文集; p. 1238-1244, 発行日 2020-10-19
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会