2026-04-17T03:35:04Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

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混合型データセットに対する<i>k^m</i>-匿名化手法 金澤, 理乃 小林, 雅弥 藤岡, 淳 千田, 浩司 永井, 彰 安田, 幹 セキュリティ 人工知能やデータマイニングの研究・開発が進むにつれ，ビッグデータの需要は高まってきている．その活用には個人の特定を防ぐために<i>k</i>-匿名化のような処理が必要不可欠である．しかし，高次元データを<i>k</i>-匿名化することは困難であるので，制約を強めた<i>k^m</i>-匿名性が提案され，Poulisらは<i>k^m</i>-匿名化手法を提案したが，一般化による手法であったため2値行列データにおいて使用できなかった．一方，小林らは2値行列データにおいて一般化を用いない手法を提案したが，多値データが混在した場合には使用できないことが問題である．そのため本稿では，2値と多値の両方が混在する行列データに対する<i>k^m</i>-匿名化手法を提案し，その有用性を検証する． 情報処理学会 2024-03-01 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236592 AN00349328 第86回全国大会講演論文集 2024 1 565 566 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/236592/files/IPSJ-Z86-4ZD-01.pdf application/pdf 243.8 kB 2024-07-04