2ZD-04
プライバシー保護のためのデータ拡張の有用性
現代社会では,様々な企業・機関がサービス提供を行うため,個人情報やパーソナルデータを多く収集して,活用している.その中で,データの漏洩,プライバシー侵害などのことがよく起きている。人間が自分に関するプライバシーを保護する意思が高まっている。
本研究では、プライバシーを保護しながら、データを公開することを実現する匿名化技術について検討することを目的としている。代表的な技術として、PPDPと呼ばれる技術がある。PPDPを実現する手法はいくつあるが、本研究では、機械学習の手法により匿名アルゴリズムを改良し、精度の高いテータが利活用を実現する。また、匿名されたデータの解析結果を評価する。
本研究では、プライバシーを保護しながら、データを公開することを実現する匿名化技術について検討することを目的としている。代表的な技術として、PPDPと呼ばれる技術がある。PPDPを実現する手法はいくつあるが、本研究では、機械学習の手法により匿名アルゴリズムを改良し、精度の高いテータが利活用を実現する。また、匿名されたデータの解析結果を評価する。