信頼できる機関を仮定しない空間統計データ構築技術の開発

2018 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16K16069
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 情報セキュリティ
• 研究機関: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 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・人間工学領域, 主任研究員 (80587981)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: 位置情報プライバシー / 空間統計データ / TTP / 加工メカニズム / 分布推定

研究成果の概要

本研究では，ユーザが自分自身で位置情報に（ノイズを加える等の）加工を施した上でサービス提供事業者に送信し，サービス提供事業者が大量の加工済み位置情報を元に空間統計データを構築する「空間統計データ構築技術」の確立に向けて，精度と安全性の両面から研究成果を上げた．まず，分布推定法として最も有望な従来手法である反復ベイズ法の分布推定誤差を低減する手法を提案し，理論と実験の両面から高精度化が可能であることを示した．次に，従来の加工メカニズムの匿名性という観点から安全性を詳細に解析し，OptSQLメカニズムが匿名性の観点で優れていることを示した．

自由記述の分野

プライバシー保護

研究成果の学術的意義や社会的意義

従来の空間統計データ構築技術は，サービス提供事業者が信頼できる機関（TTP: Trusted Third Party）であると仮定しているが，情報漏洩の事故が多発している近年ではこの仮定が成立しなくなってきている．従って，本研究での成果は，ユーザにプライバシーの観点で真の安心感を与えるという大きな意義を持つ．また，その結果，より多くのユーザから大規模な位置情報を収集することが可能となるため，従来よりも高精度な空間統計データの構築も可能となる．