比較可能な匿名化グループを生成する匿名化手法の提案

情報処理学会

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抄録

医療やマーケティング分野において個人のデータを活用するときのプライバシ問題を解決する手法として、個人を特定しうる属性が複数ユーザで共通になるようにデータを加工する匿名化がある。匿名化によって共通の属性を持つデータは匿名化グループにまとめられる。　従来の匿名化では、手法によっては匿名化グループ同士のデータ数の比較を行えない。また、データの増加に伴って匿名化を行う度に、異なる匿名化グループが形成される場合があり、匿名化グループのデータの変化を追えない課題がある。本稿では匿名化グループに属するデータ数に着目し、増加するデータに対して比較可能な匿名化グループを生成するアルゴリズムを提案する。

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