2Z-2
k-匿名化手法の効率向上に関する一提案
○渡邉奈津美（中大），土井　洋（情報セキュリティ大），趙　晋輝（中大）
プライバシ保護手法のひとつとしてk-匿名化が知られている．匿名化前後のデータ間の歪度はデータ歪曲度と呼ばれ，k-匿名性を満たしつつデータ歪曲度を小さくすることが望ましい．大域的一般化を用いた従来手法は処理時間が短くて済む一方，データを過度に歪曲してしまうという欠点がある．これに対し，局所的一般化を用いた従来手法はデータの過度な歪曲を防ぐ一方で，処理に時間を要するという欠点がある．本稿では，必要に応じて局所的一般化手法と大域的一般化手法を組み合わせることにより，データの過度な歪曲を防ぎつつも処理時間の短いHybrid k-匿名化手法を提案し，実装結果を示す．
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