2017 Fiscal Year Annual Research Report
A Study of Privacy Protection in Information Retrieval
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15H02700
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
中川 裕志 東京大学, 情報基盤センター, 教授 (20134893)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菊池 浩明 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (20266365)
荒井 ひろみ 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (20631782)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | プライバシー保護 / 個人情報保護法 / 匿名加工情報 / 個人識別 / 匿名化アルゴリズム / 質問秘匿 / 質問監査 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)匿名加工アルゴリズム： この検討は、すでに情報処理学会にて2015年から行われている競争型タスクPWSCUPの主催および競技者としての参加によって行なった。PWSCUPでは、匿名加工を、a)データの有用性の維持と、b)匿名加工されデータから元の個人の識別率を低くする、という2つの相反する目的関数をできるだけ同時に満たすような匿名加工アルゴリズムの開発が求められている。本研究の期間に行われたPWSCUP2016、PWSCUP2017においては、対象データは1年間の個人購買履歴データであった。購買履歴データはビジネス利用での価値が高い。そこで、本研究では、購買履歴の匿名加工情報への変換する匿名加工アルゴリズムをPWSCUP2016への参加を通して開発し、本研究の代表者が中心になったチームが優勝（参加15チーム中1位）した。主な成果のアルゴリズムは、有用性を維持するようなクラスタリングでクラスタ数を最小になるようにクラスタ化し、クラスタ内のデータをランダム化することにより、クラスタ内のデータを区別できないようにして個人識別を防ぐものである。PWSCUP2017においては改正個人情報保護法で導入された匿名加工情報作成のガイドラインである個人情報保護委員会規則19条に関する優れた技術的解釈を行い、匿名加工基準賞を受賞した。
(2)質問秘匿に関しては攻撃者が質問者の質問履歴を事前知識として保持する場合を検討し、ダミー質問追加の性能としては50％の推定を許すことが判明した。
(3)プライバシー漏洩の監査、検出に関しては、3パーティーに権限を分散しテータ提供者を単独で特定可能ないわゆるビッグブラザーを作らないシステムを提案した。実装の結果，提案フレームワークのオーバーヘッドは高々数10ミリ秒程に収まることを確認した。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(8 results)
