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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. コンピュータセキュリティシンポジウム
  4. 2011

数値属性における, k-匿名性を満たすランダム化手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77972
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77972
b68da81b-88bc-4592-8ced-b893cd66c92a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJCSS2011077.pdf IPSJCSS2011077.pdf (65.2 kB)
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2011-10-12
タイトル
タイトル 数値属性における, k-匿名性を満たすランダム化手法
タイトル
言語 en
タイトル Randomized k-Anonymization for Numeric Attributes
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 データ匿名化
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
NTT情報流通プラットフォーム研究所
著者所属
NTT情報流通プラットフォーム研究所
著者所属
NTT情報流通プラットフォーム研究所
著者所属(英)
en
NTT Information Sharing Platform Laboratories
著者所属(英)
en
NTT Information Sharing Platform Laboratories
著者所属(英)
en
NTT Information Sharing Platform Laboratories
著者名 五十嵐, 大 千田, 浩司 高橋, 克巳

× 五十嵐, 大 千田, 浩司 高橋, 克巳

五十嵐, 大
千田, 浩司
高橋, 克巳

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著者名(英) Dai, Ikarashi Koji, Chida Katsumi, Takahashi

× Dai, Ikarashi Koji, Chida Katsumi, Takahashi

en Dai, Ikarashi
Koji, Chida
Katsumi, Takahashi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年, プライバシーを保護しつつデータを活用する研究が活発に行われており, その中でもk-匿名性を実現するk-匿名法は特に注目されている. 一方確定的アルゴリズムを用いるk-匿名化でなく, データのランダム化による匿名化手法も研究されている. CSS2009において筆者らはランダム化したデータベース上のk-匿名性, Pk-匿名性を定義しその実現方法を示した. しかし対象は例えば性別のように値の種類の少ない, カテゴリ属性のみであった. 本稿ではこれを身長や年収などの数値属性に拡張する. 具体的には, ラプラスノイズと呼ばれるノイズの加算がPk-匿名性を満たすことを示し, 有用性とPk-匿名性の両立の観点からは本ノイズが最適であることを示す.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Recently, studies on the utilizing data privately, are widely conducted. Among them, kanonymity is especially paid attention to. On the other hand, in community of database and statistics, not only k-anonymity, which adopt non-probabilistic algorithm, but also anonymization using data randomization is expected and has been studied. In CSS2009, we defined Pk-anonymity, which is k-anonymity on a randomized database, and showed a method for satisfying Pk-anonymity. However, it was applicable only to categorical attributes. In this paper, we extend it to numerical attributes. First, we show that the addition of a noise on a unbounded numerical attribute can not satisfy Pkanonymity, and that even on a bounded attribute, the addition of the uniform distribution and the normal distribution proposed by Aggrawal et al. can not satisfy it. Finally, we show that a noise called Laplase distribution satisfies Pk-anonymity on a bounded numerical attribute.
書誌情報 コンピュータセキュリティシンポジウム2011 論文集

巻 2011, 号 3, p. 450-455, 発行日 2011-10-12
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 20:42:25.423663
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