@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187194,
 author = {菊池, 浩明 and 小栗, 秀暢 and 中川, 裕志 and 野島, 良 and 波多野, 卓磨 and 濱田, 浩気 and 村上, 隆夫 and 門田, 将徳 and 山岡, 裕司 and 山田, 明 and 渡辺, 知恵美 and Hiroaki, Kikuchi and Hidenobu, Oguri and Hiroshi, Nakagawa and Ryo, Nojima and Takuma, Hatano and Koki, Hamada and Takao, Murakami and Masanori, Monda and Yuji, Yamaoka and Akira, Yamada and Chiemi, Watanabe},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集},
 issue = {2},
 month = {Oct},
 note = {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.},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {PWSCUP2017: 長期間の履歴データの再識別リスクを競う},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}