@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00106641,
 author = {清, 雄一 and 大須賀, 昭彦 and Yuichi, Sei and Akihiko, Ohsuga},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2014論文集},
 issue = {2},
 month = {Oct},
 note = {多くのユーザによって計測された環境データを収集してマイニングする試みが行われている．プライバシに配慮するため，ユーザが手元の端末で計測データを一定の確率で他のデータに置き換え，置き換えたデータをサーバへ通知する，Randomized Reponse (RR) という手法が広く研究されている．データを収集したサーバは，統計的手法を用いることで計測データの分布を推測することができるが，その精度が低いという問題がある．本研究ではユーザが手元の端末でデータの集合を作成し，その集合を通知する手法を提案する．差分プライバシの指標の下で，RRと比較してプライバシと推測誤差のトレードオフをより高いレベルで取れることを示す．, Environmental data collected by a lot of users can be used for many scenarios such as city planning. In randomized response (RR) scheme which have been widely studies recent years, each user disguises a true data and sends the disguised data to the data collection server. In our proposed method, each user creates a set of data from pre-defined probability matrix and sends the set to the server. We prove that our proposed algorithm can make a better tradeoff between privacy and utility when we use differential privacy.},
 pages = {909--916},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {プライバシを考慮したデータ収集及び再構築アルゴリズムの提案},
 volume = {2014},
 year = {2014}
}