研究課題
若手研究(B)
ソーシャルネットワークデータ (SN データ) を研究やデータ分析の目的で一般的に公開するためには,利用者のプライバシー保護のための匿名化が必要である.本研究ではグラフ匿名化手法をサーベイしたうえで,プライバシ保護を考慮したSNデータ分析を実現するための匿名化アルゴリズムの提案を行った。特に我々はk-degreeおよびk-automorphismという二つの匿名化指標に着目し,属性付きノードでグラフの特徴を維持できる匿名化アルゴリズムを提案し実装した。
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