Study on Method for Storing and Sharing IOT information that takes into account privacy and utility

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K11830
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: MORIMOTO Yasuhiko 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (00363010)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 匿名化加工 / ユーティリティ / プライバシー保護データマイニング / 秘密計算 / 位置情報 / 医療情報

Outline of Final Research Achievements

This research has achieved the following results: (1) We proposed a method to measure the risk of address and latitude and longitude information from location information services in terms of k-anonymization, and (2) devised a location information anonymization method with lower risk based on these measurements. (3) We also addressed privacy issues related to image data, researching multi-stage encryption of medical image data to prevent excessive loss of visual information as an image. (4) In parallel, we were able to develop a medical information sharing method using blockchain technology, and a distributed knowledge mining method using skyline queries (a data mining method in a broad sense) based on secure distributed computation technology.

Free Research Field

知能情報学関連

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年，人工知能が飛躍的に発展しているが，その発展に欠かせないのがビッグデータで，その質と量が知能の優劣に大きく影響を与える．そのため，データを保有する巨大プラットフォーマーが人工知能市場において圧倒的に優位に立っている．しかし，ビッグデータを保有しないものでも，多数が参加する情報分散共有プラットフォームが整備され，そのサイズが十分巨大になることで，人工知能市場における競争に加わることが可能となり，より健全な発展が期待できる．本研究で得られた成果は，そうした情報共有，利用（知識発掘）におけるプライバシーリスクを減らすための技術と位置付けることができ，概要欄に示した各成果は学術雑誌に公表している．