情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

データ分析におけるプライバシー保護は、情報利用の安全性を保障する上で重要である。しかし、既存の手法では複数の機関が関与するデータ分析で、それらの機関に同一の個人に帰することができるデータが存在すると、データ再識別によるプライバシーの侵害が起きる。本論文では、この問題を解決するため、保護の対象となる属性値に対し、ダミー値を追加することによる匿名化手法を提案し、その安全性を既存指標であるl-多様性を用いることにより定義する。また、匿名化による分析精度の低下を補正するアルゴリズムを同時に提案する。データセットに対してこれらの手法を適用して実験を行い、その有効性を確認した。