| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2017-10-16 |
| タイトル |
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タイトル |
複数機関に個人データが存在する水平垂直分割データベースの匿名化 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
匿名化,データマイニング |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
| 著者名 |
伊奈, 優樹
清, 雄一
田原, 康之
大須賀, 昭彦
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
データ分析におけるプライバシー保護は,情報利用の安全性を保障する上で重要である.しかし,既存の手法では複数の機関が関与するデータ分析で,それらの機関に同一の個人に帰することができるデータが存在すると,データ再識別によるプライバシーの侵害が起きる.本論文では,この問題を解決するため,センシティブ属性値へのダミー値追加による匿名化手法,及び既存手法を拡張した,同一個人に帰することができるデータを考慮して匿名化レベルを決定する手法を提案する.また,匿名化による分析精度の低下を補正するアルゴリズムを同時に提案する.データセットに対してこれらの手法を適用して実験を行い,その有効性を確認した. |
| 書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
ISSN 1882-0840 |
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集
巻 2017,
号 2,
発行日 2017-10-16
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |