| 研究課題/領域番号 |
18K19835
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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, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (20700157)
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| 研究分担者 |
田原 康之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30390602)
大須賀 昭彦 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90393842)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| キーワード | データマイニング |
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| 研究実績の概要 |
様々な人や組織がIoT (Internet of Things) データ及びWeb上のデータ（Twitter等のソーシャルデータやブログ等の記事）を横断的に活用した新たなサービスの構築・普及を考えており、今後これらのデータを流通させ、組み合せて活用していく制度やインフラが整っていくことが予想される。それにより人々の利便性は大きく向上するものの、どこから個人のプライバシ情報が漏洩するかが予想できなくなり、プライバシを保護する共通的で強固な枠組みの構築が重要な課題となる。
個々のデータを匿名化して安全に共有する研究はこれまでにも多数行われているが、現在想定されていない技術発展によるIoTデータの種類及び量の増加や精度向上にも随時適応する機能を備えた上で、匿名化データの組合せを考慮した、個人特定リスクや個人属性値特定リスクを定量的に制御して軽減することが可能な、安心・安全にデータを共有できる基盤を提案することが本研究の目的である。
IoT技術を利用したデータ処理、位置履歴情報を対象としたプライバシ保護処理、人の声に対するデータ処理（Generative Adversarial Network; GANの拡張であるCycleGANを利用）、熱や水など物理現象に対する機械学習（特に深層学習を利用）、シミュレーション上でのロボットに対する強化学習（OpenAI gymを用いて、HalfCheetah, Ant, Humanoid等を利用）、人が生活する都市に関するデータを対象とした最適化等、要素技術の開発を行った。
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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
変更はあるもののおおむね計画どおりの進捗で研究が遂行できているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
既存の指標を基に、Web/IoTデータ対して普遍的に利用できる有用性指標を定義する。次にプライバシ情報漏洩リスクを、任意に設定された値まで減少させることのできる匿名化手法を提案する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
予定していた購入予定物品に関し、年度内での納品が不可能となったため。今年度は、前年度購入予定物品を購入する。
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