| 研究課題/領域番号 |
25880009
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
情報セキュリティ
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
清 雄一 電気通信大学, その他の研究科, 助教 (20700157)
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| 研究期間 (年度) |
2013-08-30 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
採択後辞退 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | プライバシ / データマイニング / ユビキタス・コンピューティング |
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| 研究概要 |
ユーザ属性項目数の増加及びサーバへの攻撃の多様化に対応するため，サーバが信頼できない状況においてもユーザ項目を匿名化可能な手法を提案し，ユーザ属性項目数が多数ある場合に特に有効な手法へと拡張を行った．具体的には，Negative Survey及びRandomized Responseで利用される確率行列を改善することにより，プライバシ保護レベルを一定に保ちつつ匿名化後のデータ誤差を50%から97%程度削減することができた．さらに，属性項目数が多い場合においては匿名化後のデータ誤差を85%から99.99%程度削減することができた．
上記に加え，誤差を含む位置情報を対象とした匿名化手法を提案した．既存手法と比べ，プライバシ保護レベルを10%程度向上させるとともに，匿名化後のデータの有効性を20%程度向上させることができた．
また，ユーザごとに要求するプライバシ保護レベルが異なるとき，その差異を統計的に扱うことによって従来よりも匿名化後のデータの有効性をさらに70%程度向上させた．
さらに，ユーザ属性を取得するための無線センサネットワークにおいて，ユーザ属性を不正に取得する脅威に対応するための手法を提案した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
理由
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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