| 研究課題/領域番号 |
18H04099
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
菊池 浩明 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (20266365)
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| 研究分担者 |
中川 裕志 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, チームリーダー (20134893)
渡辺 知恵美 筑波技術大学, 産業技術学部, 准教授 (20362832)
木村 映善 愛媛大学, 医学系研究科, 教授 (20363244)
村上 隆夫 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (80587981)
佐久間 淳 筑波大学, システム情報系, 教授 (90376963)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
42,510千円 (直接経費: 32,700千円、間接経費: 9,810千円)
2022年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2021年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2020年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2019年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2018年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
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| キーワード | 個人情報 / 匿名化 / プライバシー / ビッグデータ / k-匿名 / 再識別 / 購買履歴 / 匿名加工 / リスク / コンテスト |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，データの匿名化とプライバシー保護に焦点をおいている．個人データを匿名化するための様々な手法を評価するため，5回のコンペティションを開催し，匿名化の為の効果的な戦略と課題を明らかにしてきた．
位置情報の匿名化に関する論文，医療データの匿名化に関する評価，匿名化のコストに関する数理モデルの提案や，個人データを提供する際のユーザの行動因子をジャーナル論文にした． CSS 2022で受賞している．これらは，匿名化の理論や手法の発展に貢献し，個人データの保護という課題に対する実用的な解決策を与え，学術だけではなく社会における個人データの利活用とプライバシー保護の両方に貢献する．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により，これまで曖昧な評価基準が確立されていなかった個人データの匿名化技術に対して，定量的なリスク評価手法を提案することができた．位置情報，購買履歴，医療データなどのデータの種類に応じて，重要視される要求条件や再識別の脅威に対するインパクトが異なり，それらの要請を十分に配慮した匿名化手法が必要であることが分かってきた．これらの研究成果により，個人データの提供の背景にある理由のいくつかが明らかになり，個人データに対する漏洩や不正利用の脅威に対する生活者の不安を取り除き，匿名化に関する理解を深めることにより，医療や産業界における個人データ保護に貢献することが期待される．
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