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アイテム
モビリティデータのサンプリング潜在表現を用いた非識別化手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233925
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233925bd3352f2-8d0b-465c-9c2b-153c1955c3e6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MBL24111004.pdf (10.0 MB)
2026年5月8日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, MBL:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-05-08 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | モビリティデータのサンプリング潜在表現を用いた非識別化手法 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | [MBL/ITS]機械学習 | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 気象庁／大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科／Tanta University | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Japan Meteorological Agency / Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University / Tanta University | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University | ||||||||||||||
| 著者名 |
小関, 廉
× 小関, 廉
× 米倉, 晴紀
× Rizk, Hamada
× 山口, 弘純
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 昨今スマートシティの実現に向けてタクシー配車サービスやフードデリバリー，ライドシェアなどの位置情報サービスが提供されている．これらのサービスは人々の移動軌跡データに依存しているため，移動軌跡の公開や提供に対する需要は日々高まっている．その一方で移動軌跡データは個人ごとに異なる特徴を持っており，移動軌跡データの所有者が特定されるリスクが存在するため，移動軌跡データの公開・提供においてはプライバシ保護に対する懸念が存在する．例えば，大企業はフードデリバリーや決済サービスを通じて人々の移動履歴にアクセスでき，このような疎な移動履歴データとオープンな移動軌跡データのマッチングを行うことでオープンな移動軌跡データの所有者を特定することが可能である．移動軌跡データのプライバシ保護を行うために，k-匿名性や差分プライバシを利用して元の移動軌跡データにノイズを加える手法が提案されているが，これらの手法は移動軌跡データの有用性を損なうことが知られている．本研究ではプライバシ保護とデータの有用性を両立するために，移動軌跡データ生成モデルで合成データを生成し，元のデータと置き換える手法を提案する．提案手法は AutoEncoder のアーキテクチャを利用して移動軌跡データを潜在空間にマッピングし，混合ガウスモデルでその潜在空間を表現する．その後，混合ガウスモデルからサンプリングした潜在ベクトルをデコーダに与えて移動軌跡データを生成する．このようなアーキテクチャで合成データを生成することで，データセットの大域的な統計的情報は保持しつつ個別の移動軌跡データについてはどの個人でもない合成移動軌跡データを生成することができる．本研究ではタクシー事業者から取集した実際の移動軌跡データを使用して提案手法を評価し，タクシーの需要予測において未加工のデータと比較して性能劣化を 1.3% にとどめつつ，個人の特定リスクを 77.9% 低下させることが可能であることが分かった． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11851388 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL） 巻 2024-MBL-111, 号 4, p. 1-8, 発行日 2024-05-08 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8817 | |||||||||||||
| 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 | |||||||||||||
