@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234228,
 author = {吉浦, 裕 and 久保山, 哲二 and 市野, 将嗣 and 吉井, 英樹 and 緑川, 燿一 and 嶋田, 康太 and 河村, 就介 and Hiroshi, Yoshiura and Tetsuji, Kuboyama and Masatsugu, Ichino and Hideki, Yoshii and Yoichi, Midorikawa and Kota, Shimada and Shusuke, Kawamura},
 issue = {20},
 month = {May},
 note = {多くの分野でデータの収集と蓄積が進み，性質の異なる分野を含む多分野間でデータの統合利用が望まれる．しかし，異なる分野間では，データの対象となる個人が共通とは限らず，商品・サービス・属性等の特徴量はほとんど共通しない．また，有用なデータの多くは個人情報を含むので，技術と法律の両面における安全な個人情報保護が必要である．そこで，分野間共クラスタリングに基づいて個人および特徴量の共通性を不要化する異分野データ間の結合方式を提案する．個人情報の統計量化によって合法性を担保した上で，これを暗号化して一分野に集約し，秘密計算によって分野間共クラスタリングを実施した後，分野内共クラスタリングにより統計化の影響をキャンセルする．これにより，個人情報保護の技術的・法的安全性を達成する．本論文では提案方式の概要を述べる．, This paper describes a method for linking data across remote domains through common latent subsets of these data. The method protects personal information in the data according to the relevant laws.},
 title = {対象者と特徴量が異なる異分野間のデータ利用における個人情報の技術的・法的な保護について},
 year = {2024}
}