A Study on Reduction of Information Loss and Improvement of Performance of Anonymization Processing for Streaming Data

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K00188
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Information security
• Research Institution: Hiroshima City University
• Principal Investigator: Wakabayashi Shin'ichi 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (50210860)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 上土井 陽子 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (80264935)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: プライバシー保護 / k-匿名化 / l-多様性 / ストリームデータ / FDH / 専用ハードウェア

Outline of Final Research Achievements

For k-anonymization of stream data, we proposed a k-anonymization method based on δ-FDH, which was an extension of FDH (Flexible Distance-based Hashing) for approximate nearest neighbor search, and showed the effectiveness by computer experiment. We studied hardware implementation of δ-FDH, and developed a hardware engine for approximate nearest neighbor search. The proposed engine realized speedup from 26 to 56 times in comparison with a software program. As an expansion of FDH, we proposed MA-FDH, in which a number of anchor sets were used for approximate nearest neighbor search, and showed the effectiveness by computer experiment.

Free Research Field

情報工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

一般に、ストリームデータの処理は高速性が要求される。また、匿名化は計算負荷の大きい処理である。本研究で得られた研究成果により、ストリームデータに対する、効率がよく、情報損失が少なく、プライバシー保護に対する安全性が強化されたデータ匿名化が可能となる。急速に普及するインターネットショッピングやSNSなどで生成されるインターネット上を伝送される膨大なストリームデータから有用な知識を獲得することで、新しいビジネスの創出が期待できる。