研究課題
ソーシャルメディアのユーザは、匿名の場合や、実名でも病気等の機微な情報を伏せる場合が多い。しかし、オープンデータと紐付けされることで、個人特定や、個人属性値漏洩につながる恐れがある。日本でも個人情報保護法改正やオープンデータ戦略により、匿名化された個人情報や統計データをオープンデータとして公開して共有することが促進されている。これまで、病院等の閉じた世界で管理された、データや属性値を明確に規定しているデータベース上での匿名化の研究が盛んに行われている。しかし、オープンデータを併用してプライバシ情報を推測されるリスクについては明らかになっていない。今年度は誤差のある位置情報と個人に紐付けられたプライバシ情報(病名や年収等)が存在する場合に、そのデータを安全に第三者機関に提供することのできるアルゴリズム、個人情報に関するデータを保有している機関がl-多様性という重要なプライバシ指標に基づいて第三者機関にデータを安全に提供することのできるアルゴリズム、クラウドソーシングと呼ばれる各人が周辺情報や個人に関する情報をサーバに送信することでデータマイニングを行うシナリオにおいて差分プライバシを用いて安全にデータを匿名化するアルゴリズム等を発表した。また、オープンデータを対象にしたデータマイニング手法を提案した。また、Web上のデータを分析し、個人に関する属性情報を抽出するアルゴリズムを開発している。
2: おおむね順調に進展している
概ね計画どおりに研究が遂行できているため。
オープンデータの解析やWebデータの解析手法を提案する。
すべて 2018 2017
すべて 雑誌論文 (7件) (うち査読あり 7件) 学会発表 (28件) (うち国際学会 7件、 招待講演 2件)
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