| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2023-09-15 |
| タイトル |
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タイトル |
AMIC：メンバシップ推定を防ぐ匿名化技術コンテスト |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
AMIC: “Anonymity against Membership Inference” Competition |
| 言語 |
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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 |
[特集:サイバー空間を安全にするコンピュータセキュリティ技術（特選論文）] PWSCUP，メンバシップ推定，合成データ，匿名化 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20729/00227604 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者所属 |
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群馬大学 |
| 著者所属 |
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国立研究開発法人理化学研究所 |
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Kii株式会社 |
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NEC |
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明治大学 |
| 著者所属 |
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一般社団法人データ社会推進協議会 |
| 著者所属 |
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国立研究開発法人理化学研究所 |
| 著者所属 |
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ソフトバンク株式会社 |
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平田機工株式会社 |
| 著者所属 |
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立命館大学／国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 著者所属 |
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LINE株式会社 |
| 著者所属 |
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日鉄ソリューションズ株式会社 |
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NTT社会情報研究所 |
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NEC |
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神戸大学 |
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筑波技術大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Gunma University |
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en |
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RIKEN |
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en |
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Kii Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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NEC Corporation |
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en |
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Meiji University |
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en |
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Data Society Alliance |
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en |
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RIKEN |
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en |
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SoftBank Corp. |
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en |
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Hirata Corporation |
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en |
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Ritsumeikan University / NICT |
| 著者所属(英) |
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en |
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LINE Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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NS Solutions Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT Social Informatics Laboratories |
| 著者所属(英) |
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en |
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NEC Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kobe University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Tsukuba University of Technology |
| 著者名 |
千田, 浩司
荒井, ひろみ
井口, 誠
小栗, 秀暢
菊池, 浩明
黒政, 敦史
中川, 裕志
中村, 優一
西山, 賢志郎
野島, 良
長谷川, 聡
波多野, 卓磨
濱田, 浩気
古川, 諒
山田, 明
渡辺, 知恵美
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| 著者名(英) |
Koji, Chida
Hiromi, Arai
Makoto, Iguchi
Hidenobu, Oguri
Hiroaki, Kikuchi
Atsushi, Kuromasa
Hiroshi, Nakagawa
Yuichi, Nakamura
Kenshiro, Nishiyama
Ryo, Nojima
Satoshi, Hasegawa
Takuma, Hatano
Koki, Hamada
Ryo, Furukawa
Akira, Yamada
Chiemi, Watanabe
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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 |
本稿では，2020年8月27日から同年10月27日にかけて開催された，匿名化とその攻撃の技術を競うコンテストPWSCUP2020（通称：AMIC）の解説および結果の考察を行う．AMICでは，あるデータが誰のデータを元に作成されたものか識別する攻撃として知られる「メンバシップ推定」を匿名性指標とした．これまでのPWSCUPでは，機械学習分野等で近年活発に研究が進む合成データの匿名性評価は困難だったが，メンバシップ推定の導入により，合成データ生成を含む様々な匿名化技法の評価が可能となる．合成データ生成を採用した上位チームの匿名化データは，AMICで定めた有用性の基準を満たしつつ敵対チームのメンバシップ推定攻撃に対して耐性があり，匿名性および有用性の高い合成データの作成が可能であることを示唆する結果が得られた． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
We discuss the design and result of PWSCUP2020 (a.k.a. AMIC) competition, which was held from August 27th to October 27th, 2020, to compete in technologies for de-identification and attacks. In particular, AMIC is focused on membership inference, which has recently attracted attention in research fields such as machine learning for a privacy measure of synthetic data. Membership inference is an attack to identify whose data is sampled from de-identified data. Unlike the conventional PWSCUP rules, AMIC can evaluate various anonymization techniques including data synthesization due to the membership inference. We obtained an experimental result that synthetic data with high anonymity and utility can be made possible through the match-up in AMIC. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 64,
号 9,
p. 1317-1329,
発行日 2023-09-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |
| 公開者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-JNL6409018.pdf (3.8 MB)
