Utility and Disclosure Risk of Dynamic Group Based Anonymized Data

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  • 動的集合匿名化データの有用性評価と開示リスクに関する一考察

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パーソナルデータの利活用が注目される中，プライバシ保護は一層重要な課題となっている．パーソナルデータの開示リスクを抑制するプライバシ保護手法の一つに，k-匿名性やその派生指標に基づく集合匿名化が知られる．本稿では，要求に応じて動的に生成される複数の集合匿名化データの有用性評価と開示リスクの考察を行う．先ず複数の集合匿名化データの開示リスク指標である多重 k-匿名性と多重 Pk-匿名性について，研究用公開データセットを用いて実験的に有用性の比較評価を行う．次に複数の集合匿名化データの開示リスクについて，公的統計における集計表の開示リスクの考え方に基づき考察する．

Privacy protection has been much attention with a change of the value of personal data. A group-based anonymization method such as k-anonymization is known as one of privacy enhancing technologies that control disclosure risk of personal data. In this paper, we estimate a utility of data satisfying multiple k-anonymity/Pk-anonymity. Besides, we consider the disclosure risk of multiple k-anonymized/Pk-anonymized data according to the theory of statistical disclosure control for tabular data.

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