@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00069763,
 author = {原田, 邦彦 and 佐藤, 嘉則 and Kunihiko, Harada and Yoshinori, Sato},
 issue = {47},
 month = {Jun},
 note = {k-匿名化手法は，個票データから同一タプルが k 件以上存在することを保証したデータを生成するプライバシ保護手法である．Sweene1) を代表とする既存手法は入力のデータとは別に一般化階層木を入力として与える必要があった．また，匿名化前後のデータ間の歪度を一般化階層木の深さを基準とした指標で与えていた．この指標では，データの失う情報量を正しく扱えない場合がある．本稿では，各属性の属性値の頻度情報を取得して一般化階層木をデータから自動生成する方法と，一般化を行う際のデータの歪度を頻度分布を用いた情報エントロピーで評価する方法を提案する．, k-anonymization schemes are ones of the well-known methods to protect privacy. They generate anonymized data, each tupple of which appears at least k times in the whole records, from input microdata. In the existing schemes as typified by Sweene1), system users must prepare the generalization tree for each attribute in addition to the input microdata. Moreover, the schemes evaluate the distortion of data after anonymization by measurements based on the tree depths. There are cases the measurements cannot treat the information loss in an accurate way. In this paper, firstly, we propose k-anonymization schemes which automatically construct generalization trees by using frequencies of the attribute values. Secondly, We propose schemes to measure the distortion based on information entropy.},
 title = {一般化階層木の自動生成と情報エントロピーによる歪度評価を伴う<i>k</i>-匿名化手法},
 year = {2010}
}