4ZD-01
混合型データセットに対するkm-匿名化手法
○金澤理乃，小林雅弥，藤岡 淳（神奈川大），千田浩司（群馬大），永井 彰，安田 幹（NTT社会情報研究所）
人工知能やデータマイニングの研究・開発が進むにつれ，ビッグデータの需要は高まってきている．その活用には個人の特定を防ぐためにk-匿名化のような処理が必要不可欠である．
しかし，高次元データをk-匿名化することは困難であるので，制約を強めたkm-匿名性が提案され，Poulisらはkm-匿名化手法を提案したが，一般化による手法であったため2値行列データにおいて使用できなかった．
一方，小林らは2値行列データにおいて一般化を用いない手法を提案したが，多値データが混在した場合には使用できないことが問題である．
そのため本稿では，2値と多値の両方が混在する行列データに対するkm-匿名化手法を提案し，その有用性を検証する．
