@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187217,
 author = {荒井, ひろみ and 江村, 恵太 and 林, 卓也 and Hiromi, Arai and Keita, Emura and Takuya, Hayashi},
 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 = {本論文では，任意の異常検知手法に適用可能なプライバシー保護フレームワークを提案する．具体的に，メッセージ依存開示可能グループ署名及び非対話開示可能公開鍵暗号からのプライバシー保護異常検知フレームワークの一般的構成を与える．提案フレームワークにおいて，データ提供者は異常データを提供しない限り匿名性が担保される．またデータと提供者との紐付けを行う管理者権限を適切に分離することで，データ提供者を単独で特定可能な，いわゆるビッグブラザーが存在しない．実装の結果，提案フレームワークのオーバーヘッドが高々数10ミリ秒程に収まることを確認した．, This paper proposes a privacy preserving anomaly detection framework that allows an authority to detect adversarial users while other honest users are kept anonymous. In our framework, no big brother exists, meaning that no single entity can identify users, while bad behaviors are always traceable. By using cryptographic techniques, group signatures with message-dependent opening and public key encryption with non-interactive opening, we provide a correspondence table that links a user and data securely, without any restrictions of anonymization techniques and anomaly detection methods. Our implementation results show that the overhead of our framework is dozens of milliseconds.},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {プライバシー保護異常検知フレームワーク},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}