ウェアラブル端末の普及により，センサデータの収集が容易となり，行動認識分野での活用が進んでいる．一方で，センサデータを解析することによる個人情報特定リスクが指摘されている．この課題に対し，既存の手法としてAnonymizing AutoEncoder (AAE) が提案され，データ匿名化と有用情報保持の両立が図られている．しかし，AAEは特定の行動認識に限定され，性別やデバイス所持位置といった他の情報保持性能については十分に評価されていない．そこで本研究では，元情報を極力保持した匿名化を目的に，敵対的摂動を用いた手法を提案する．さらに，匿名化能力と情報保持性能を比較評価して有効性を示す．