数値属性に適用可能な, ランダム化によりk-匿名性を保証するプライバシー保護クロス集計

• 五十嵐, 大

• 長谷川, 聡

• 納, 竜也

• 菊池, 亮

• 千田, 浩司

書誌事項

タイトル別名

• A Privacy Preserving Cross-tabulation which Guarantees k-Anonymity by Randomization for Numeric Attributes

抄録

プライバシー保護技術において，k-匿名化と呼ばれる代表的な匿名化手法と，これを確率的な手法に拡張したPk-匿名化と呼ばれる手法がある．CSS2011において筆者らは, 数値属性を含むデータをPk-匿名化するための手法を提案した．しかし，この従来手法ではラプラスノイズと呼ばれる，任意の実数を取り得るノイズを加算する．そのため，匿名化後の値が属性の取り得る値を超える大きな値となる場合があった．本稿ではこの点を改善する手法を提案し，提案手法が匿名性を従来手法と比較して全く損なわずに有用性を向上させることを示す．

In the field of privacy protection techniques, there is a method called k-anonymization, which is the most popular anonymization method, and is Pk-anonymization, which is a probabilistic extension of k-anonymization. In CSS 2011, we proposed a Pk-anonymization method for numeric attributes. However, the conventional method adds a noise whose domain is the arbitrary real number. Therefore, anonymized value may exceed the range of the attribute. In this paper, we propose an improved method and show that the proposed method improves the utility of anonymized data without loss of anonymity.

収録刊行物

• コンピュータセキュリティシンポジウム2012論文集

  コンピュータセキュリティシンポジウム2012論文集 2012 (3), 639-646, 2012-10-23

キーワード

• プライバシー，ランダム化，k-匿名化

詳細情報

• CRID: 1050292572154710912
• NII論文ID: 170000072745
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00086705/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles