2026-03-06T02:45:31Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187194 2025-01-20T02:22:06Z 6164:6165:6462:9463

PWSCUP2017: 長期間の履歴データの再識別リスクを競う PWSCUP2017: Evaluate Re-Identification Risk on Long Time History Data 菊池, 浩明 小栗, 秀暢 中川, 裕志 野島, 良 波多野, 卓磨 濱田, 浩気 村上, 隆夫 門田, 将徳 山岡, 裕司 山田, 明 渡辺, 知恵美 Hiroaki, Kikuchi Hidenobu, Oguri Hiroshi, Nakagawa Ryo, Nojima Takuma, Hatano Koki, Hamada Takao, Murakami Masanori, Monda Yuji, Yamaoka Akira, Yamada Chiemi, Watanabe PWS，匿名加工，再識別リスク，購買履歴 2017年5月から本施行された改正個人情報保護法により，本人同意不要な第三者提供を可能とする匿名加工情報の利用が始まった．しかしながら，匿名加工情報の再識別リスクについては，それほど自明ではなく，標準的な評価手法は定まっていない．そこで，我々は共通のデータセットを用いて匿名加工を行い，加工されたデータの再識別の性能を競うコンテストを企画し，有用性が高く安全な匿名加工情報の技術開発を試みる．本稿では，このコンテストの基本定義，有用性の評価方法，安全性を定量的に定めるためのサンプルとなる再識別アルゴリズムなどについて述べる． On May 30, 2017, the amended Act on the Protection of Personal Information has been enforced fully in Japan.Hence, business parties are required the long-term history to be divided into small datasets so that identification to individual is impossible. To access the risk to be compromised accurately, the data needs to balance the utility and the security. We propose a new competition for best anonymization and re-identification algorithm. Our dataset consists of a customer dataset and a transaction dataset and these datasets are linked with pseudonyms, assigned for each customer identities. The paper addresses the aim of the competition, the target dataset, sample algorithms, utility and security metrics. 情報処理学会 2017-10-16 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187194 ISSN　1882-0840 コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集 2017 2 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/187194/files/IPSJCSS2017019.pdf application/pdf 765.2 kB 2019-10-16