2E-5
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
○豊田由起,宮川伸也,側高幸治,伊東直子(NEC)
 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。