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  1. 研究報告
  2. コンピュータセキュリティ(CSEC)
  3. 2024
  4. 2024-CSEC-104

シャッフルモデルによる局所差分プライベート行結合データのプライバシ増幅に関する考察

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233228
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233228
e1949b94-eea1-4969-904d-c195f452a0b2
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSEC24104014.pdf IPSJ-CSEC24104014.pdf (3.0 MB)
 2026年3月11日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CSEC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-03-11
タイトル
タイトル シャッフルモデルによる局所差分プライベート行結合データのプライバシ増幅に関する考察
タイトル
言語 en
タイトル On Privacy Amplification via Shuffling for Row-Joined Data with Local Differential Privacy
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 プライバシ
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
群馬大学
著者所属
群馬大学
著者所属
群馬大学
著者所属(英)
en
Gunma University
著者所属(英)
en
Gunma University
著者所属(英)
en
Gunma University
著者名 千田, 浩司

× 千田, 浩司

千田, 浩司

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齋藤, 翔太

× 齋藤, 翔太

齋藤, 翔太

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高木, 理

× 高木, 理

高木, 理

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著者名(英) Koji, Chida

× Koji, Chida

en Koji, Chida

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Shota, Saito

× Shota, Saito

en Shota, Saito

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Osamu, Takaki

× Osamu, Takaki

en Osamu, Takaki

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 各組織が保有するパーソナルデータを行結合 (同一個人のデータの連結) して組織横断で利活用し,社会課題の解決やサービスの質向上に資する機運が高まっている.紀伊らは,行結合後のデータが局所差分プライバシを満たすメカニズムを提案し,各組織がデータの順序をランダム置換することでプライバシ増幅が可能なことを示した.一方で,プライバシ増幅のためにデータの順序をランダム置換する方法はシャッフルモデルと呼ばれ,様々なアプローチが知られている.本稿では,行結合データに有効なメカニズムおよびシャッフルモデルについて考察し,実験評価によりその効果を検証する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11235941
書誌情報 研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)

巻 2024-CSEC-104, 号 14, p. 1-8, 発行日 2024-03-11
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8655
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:10:02.793647
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