| 研究課題/領域番号 |
26880030
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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 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
村上 隆夫 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報技術研究部門, 研究員 (80587981)
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| 研究期間 (年度) |
2014-08-29 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015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)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014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 | 位置情報プライバシー / 個人識別攻撃 / マルコフモデル / テンソル分解 / グループスパース正則化 / 匿名化 / 曖昧化 / 欠損位置情報 / Viterbiアルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，ビッグデータにおけるプライバシー保護技術として研究されている匿名認証や匿名生体認証だけでは防ぎきれない攻撃として，位置情報のトレースを用いた個人識別攻撃に着眼し，そのリスクの明確化と対策に関する研究で成果を挙げた．具体的には，攻撃者が入手可能な学習用トレースは現実には少量という状況を考慮し，テンソル分解やグループスパース正則化を用いた個人毎の遷移行列の学習法を提案した．また，対策として，攻撃成功確率を一定値以下に抑えつつ，グループ領域サイズを最小化する位置情報の曖昧化法を提案した．実データを用いた評価実験を通して，提案手法の有効性を示した．
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