2018 Fiscal Year Annual Research Report
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18H00835
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
星野 伸明 金沢大学, 経済学経営学系, 教授 (00313627)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
間野 修平 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (20372948)
入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
佐井 至道 岡山商科大学, 経済学部, 教授 (30186910)
丸山 祐造 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (30304728)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | プライバシー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、ビッグミクロデータの匿名性評価における典型と予想している疑似多項分布について、応用上の基本的問題を解決した他、望ましい性質を持っていることを理論的にも実証的にも示すことが出来た。
具体的には、疑似多項分布からのリジェクションサンプリングアルゴリズムを提案し、アルゴリズムの効率性などいくつかの理論的性質を実データを用いたシミュレーションで確認することが出来た。また、情報学的な情報保護基準である差分プライバシーの観点から疑似多項分布を考察し、歪みが少ない加工手法となることを示した。なお差分プライバシー基準によって、特定個体が公開ファイルに含まれているか否かが曖昧になると考えられているが、含まれていることが分かると問題になるケースは非常に限られている。従って、この標準的解釈は不適当である。差分プライバシーの自然な解釈は、秘密な属性の統計的推測精度を制限する十分条件とみなすことで得られる。このようなアイデアをフィッシャー情報量と関連付けて招待講演で説明したが、好評であった。
これらの成果について、国際学会等で講演した他、統計実務家も参加可能な公開の研究集会を開催し、周知に努めた。3月には国際研究集会を開催し、テールリスクの評価に関わる極値理論のセッションを設け、まとまった情報収集を行うことが出来た。この集会では匿名性評価に用いる離散分布論についても、今後の布石となる研究交流を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
疑似多項分布の実用において、サンプリングが出来ることは極めて大切である。これを実証したので、疑似多項分布の匿名性管理上のよい性質が空論でないことになる。この疑似多項分布のよい性質は、サンプリングの性質として一般化できる見込みである。
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| Strategy for Future Research Activity |
情報学的なプライバシー概念である「差分プライバシー」と離散多変数分布の自然な接続方法を今年度に明らかにしたので、その方法に付随して議論が未だ不十分な点を解明したい。特に「微分プライバシー」が差分プライバシーと同等のよい性質を持つか否かは重要な論点と思われる。また大規模データセットにおいて疑似多項分布は差分プライバシーの観点から有利なことが分かったので、ベル多項式分布族の性質解明と関係して抽象的にその性質を解明したい。また疑似多項分布からのリジェクションサンプリングを提案したが、効率が不十分なケースがあるので、サンプリングアルゴリズムの改善も考察したい。
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