誤差を考慮した位置匿名化手法の提案

清, 雄一, 大須賀, 昭彦

年齢，年収，趣味等のユーザ属性と，ユーザの行動履歴とを関連付けてマイニングすることで，ユーザ属性や位置情報に応じた適切なマーケティングや広告配信をすることが可能となる．しかし，あるユーザの行動履歴の一部を知る攻撃者にこの情報がわたると，関連付けられたユーザ属性と個人を結び付けられるリスクがある．従来研究において，ユーザの行動履歴を知る攻撃者に対してもユーザ属性と個人を結び付けられることを防ぐため，k-匿名性等の指標に基づく匿名化手法が多数提案されている．しかし，ユーザの位置情報には誤差が含まれていることが考慮されておらず，誤差がある環境下では個人が特定されるリスクが増加する．また，匿名化後のデータの有効性指標にも誤差が考慮されていない．本論文では，位置情報には誤差があるという現実的な環境を想定し，新しいプライバシー指標，匿名化後のデータにおける有効性指標，及びこれら指標に基づいた匿名化アルゴリズムを提案する．シミュレーション評価を実施し，従来手法と比べて匿名化後のデータの有効性を向上させ，同時に，個人が特定されるリスクを低減することを示す．

Data mining can support effective marketing or advertisement based on users' attributes such as sex and ages and their locations. However, attackers can identify specific user's attributes if they know the user's location. A lot of approaches for anonymization such as k-anonymity have been proposed to tackle this problem. Existing studies, however, do not take errors of the location information into consideration. Therefore, there is a risk that a specific user's attribute can be identified by an attacker. Moreover, the utility measure proposed in existing studies does not consider errors of the location information. We propose a novel privacy measure and a utility measure that can treat the errors of the location information and propose a method to anonymize the information of users' locations based on the proposed measures. By simulations, we prove our proposed method can improve the utility of the anonymized information and reduce the risk of the user's attribute being identified.

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