| 研究課題/領域番号 |
17K12696
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
荒井 ひろみ 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, ユニットリーダー (20631782)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | プライバシー保護 / 情報セキュリティ |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は個人に関する秘匿性の高いデータの取得及び利用におけるデータのプライバシリスク評価を目的としている。令和２年度は個人に関する秘匿性の高いデータの取得及び利用におけるプライバシーリスクについてより実践的に整理及び評価するために、パーソナルデータの利用における情報の流れについて整理・記述する方法の開発及び調査研究を実施した。情報の流れの適切性によってプライバシーを捉える文脈的完全性というNissembaumによって提唱された考え方に着目した．文脈的完全性は情報主体、情報の送り手、情報の受け手、情報の属性、伝達原則という５つのパラメータの組で情報の流れを記述するテンプレートを提供している。これを用いて自然言語における記述から情報のパラメータをアノテーションする方法がある。我々はこれを日本語のプライバシーポリシーに適用し情報の流れを記述するパラメータの組を抽出した。実際のプライバシーポリシーに対するアノテーション結果及びデータ共有によりセンシティブなデータが推測されうるケースの検討から、プライバシーリスクの評価に適するようパラメータのアノテーション方法を変更した。変更したアノテーション方法を用いて実際のプライバシーポリシーを用い情報の流れのパラメータのうち特に収集対象のデータ、データ加工、用途についての考察を行った。この考察をもとに、データのプライバシリスクの検証が必要と考えられるケースの検討を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
以前の検討から実社会データを用いたプライバシリスク評価に向け実際のパーソナルデータ利用の例を検討することが重要と考察され，そのために調査研究を実施した。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度検討した内容及びこれまでのプライバシーリスク研究を発展させ、プライバシーリスクの評価研究を実施する計画である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍により学会発表のための出張費が不要となったため、調査研究やデータ作成などに利用し研究の発展を狙う。
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