| 研究実績の概要 |
プライバシを保護して安全にクラウドコンピューティング環境上にデータを保存する仕組みがあるが，検索等の処理の利便性と安全性の高いトレードオフが十分に取れていないという課題がある．793 万ドキュメントを利用したシミュレーション評価により，安全性を損なわずに検索性能を向上できることを示した．
また新しくセンシティブQIDを定義し，これを取り扱うことのできる新しいプライバシ指標である(l1, ..., lq)-多様性を提案した．また，(l1, ..., lq)-多様性を実現し，かつ，匿名化されたデータから有用な分析を行うための，匿名化アルゴリズム及び再構築アルゴリズムを提案する．実データを用いた実験により，提案手法が既存手法よりも有用性の高い匿名化を行えることを示した．
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