@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00236592,
 author = {金澤, 理乃 and 小林, 雅弥 and 藤岡, 淳 and 千田, 浩司 and 永井, 彰 and 安田, 幹},
 book = {第86回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {人工知能やデータマイニングの研究・開発が進むにつれ，ビッグデータの需要は高まってきている．その活用には個人の特定を防ぐために<i>k</i>-匿名化のような処理が必要不可欠である．しかし，高次元データを<i>k</i>-匿名化することは困難であるので，制約を強めた<i>k<sup>m</sup></i>-匿名性が提案され，Poulisらは<i>k<sup>m</sup></i>-匿名化手法を提案したが，一般化による手法であったため2値行列データにおいて使用できなかった．一方，小林らは2値行列データにおいて一般化を用いない手法を提案したが，多値データが混在した場合には使用できないことが問題である．そのため本稿では，2値と多値の両方が混在する行列データに対する<i>k<sup>m</sup></i>-匿名化手法を提案し，その有用性を検証する．},
 pages = {565--566},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {混合型データセットに対する<i>k<sup>m</sup></i>-匿名化手法},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}