@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00194678,
 author = {山田, 道洋 and 菊池, 浩明},
 issue = {34},
 month = {Feb},
 note = {匿名化手法の 1 つとして，k 匿名化が広く知られている．k 匿名化されたデータでは，少なくとも k 人は同一のレコードを持つために，k が大きくなればなるほど正しく k 人を再識別することが困難になる．本稿では，完全 k 匿名化されたデータから任意の m 個のレコードを選び，q 個正しく識別する確率分布を検討する．その結果を一般化し，任意の k 匿名化されたデータにおいて，不特定の人物が再識別される確率を求める．これらの結果に基づき，k 匿名化されたデータが用いられた匿名加工再識別コンテスト PWSCUP2018 の再識別率における最適な戦略を明らかにし，理想的な閾値についての検討も行う．},
 title = {<i>k</i>-匿名化されたデータの安全性評価},
 year = {2019}
}