| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-03-11 |
| タイトル |
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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 |
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言語 |
en |
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タイトル |
On Privacy Amplification via Shuffling for Row-Joined Data with Local Differential Privacy |
| 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 |
プライバシ |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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群馬大学 |
| 著者所属 |
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群馬大学 |
| 著者所属 |
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群馬大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Gunma University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Gunma University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Gunma University |
| 著者名 |
千田, 浩司
齋藤, 翔太
高木, 理
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| 著者名(英) |
Koji, Chida
Shota, Saito
Osamu, Takaki
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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 |
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 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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
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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 |
2188-8655 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |