情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

個人に関する情報を含んだデータベースを他事業者と共有する場合，プライバシへの配慮が必要不可欠である．既存指標のl-多様性は匿名化されたデータにおける各レコードに対して，少なくともl種類のセンシティブ属性値を保持していることを保証するプライバシ指標である．しかしながら，類似性の高いセンシティブ属性値の組合せではl-多様性を満たしていたとしても事実上の多様性を満たしているとはいえない場合が存在する．本研究ではその事実上の多様性を満たせていないという課題を解決するためにカテゴリ分けを利用した，より厳密な多様性を実現できるような手法及び指標を提案する．