人工知能やデータマイニングの研究・開発が進むにつれ，個人情報を含んだビッグデータの需要は高まってきている．しかし，ビッグデータ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．
一方でAggarwalらの研究により，高次元データをk-匿名化することが困難であると示された．
そこでTerrovitisらより，-匿名性の制約を強めたk^m-匿名性および匿名化手法が提案されたが，彼らの手法では2値行データは扱えなかった．
一方，小林らは2値行列データに対するk^m-匿名化手法を提案したが，一部データに対し，匿名性が満たせないという問題点が存在した．
本稿では，小林らの手法に確率的処理を導入し，その有用性を検証する．