ランダム化を用いた<i>k^m</i>–匿名性の拡張

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-07-17
• タイトル: ランダム化を用いた<i>k^m</i>–匿名性の拡張
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extended <i>k^m</i>-anonymity for randomization
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ISEC
• 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: 神奈川大学大学院工学研究科
• 著者所属: 神奈川大学情報学部
• 著者所属: 群馬大学情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kanagawa University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Kanagawa University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Gunma University
• 著者名: 小林, 雅弥; 藤岡, 淳; 千田, 浩司
• 著者名(英): Masaya, Kobayashi; Atsushi, Fujioka; Koji, Chida
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: これまで匿名性を評価するための様々なモデルが提案されてきた．その中の代表的な匿名性として <i>k</i>-匿名性が広く知られている．しかし，高次元データに対して <i>k</i>-匿名性を満たす有用性の高い匿名化データを作成することは，次元の呪いにより困難であることが分かっている．この問題を解決するために，<i>k^m</i>–匿名性や sigma-<i>k^m</i>–匿名性など <i>k</i>-匿名性を緩和するアプローチがいくつか提案されている．しかし，これらは確定的な匿名化手法しか評価できなかった．そこで五十嵐らは，確率的な匿名化手法をすべく，<i>Pk</i>-匿名性を提案した．その後，彼らは <i>k</i>-匿名性と <i>Pk</i>-匿名性が確定的な匿名化手法の時に限り等価であることを証明した．しかし <i>Pk</i>-匿名性は <i>k</i>-匿名性と同様に次元の呪いが発生していまう．そこで，<i>k^m</i>–匿名性の変形である <i>Pk^m</i>–匿名性を新たに提案し，五十嵐らと同様に <i>k^m</i>匿名性と <i>Pk^m</i>匿名性が確定的な匿名化手法の時において等価であることを証明する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Various models have been proposed to evaluate anonymity. Among them,<i>k</i>-anonymity is widely known as a representative anonymity. However, it has been found that it is difficult to create highly useful anonymized data satisfying <i>k</i>-anonymity for high-dimensional data due to the curse of dimensionality. To overcome this problem, several approaches have been proposed to mitigate <i>k</i>-anonymity, such as <i>k^m</i>-anonymity and sigma-<i>k^m</i>-anonymity. However, these approaches could only evaluate deterministic anonymization. Igarashi et al. proposed <i>Pk</i>-anonymity to enable probabilistic anonymization. Later, they proved that <i>k</i>-anonymity and <i>Pk</i>-anonymity are equivalent only for deterministic anonymization. However, <i>Pk</i>-anonymity, like <i>k</i>-anonymity, suffers from the curse of dimensionality. We propose <i>Pk^m</i>-anonymity, a variant of <i>k^m</i>-anonymity, and prove that <i>k^m</i>-anonymity and <i>Pk^m</i>-anonymity are equivalent in a deterministic privacy mechanism by using the method of Igarashi et al.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628305
• 書誌情報: 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）; 巻 2023-SPT-52, 号 69, p. 1-6, 発行日 2023-07-17
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• 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