JP2011209800A - 公開情報のプライバシー保護装置、公開情報のプライバシー保護方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】公開情報を利用する利用者の要求条件を考慮して、データの各属性ごとに優先順位(重み付け)を設定し、該設定された優先順位(重み付け)に基づいて、各データの評価ポイントを算出する。次に、それぞれの属性において、属性単体でk−匿名性を満たすようにデータの一般化を行い、一般化されたデータについて、算出した評価ポイントの増加分が最大となるような第1のデータ加工方法により、データの加工を行う。次いで、第1のデータ加工手段において加工されたデータについて、算出した評価ポイントの減少分が最小となるような第2のデータ加工方法により、データの加工を行い、第4のステップと第5のステップとを繰り返して、最適なデータセットを出力する。
【選択図】図4
Description
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
図1を用いて、本実施形態に係る公開情報のプライバシー保護装置の構成について説明する。本実施形態に係る公開情報のプライバシー保護装置は、図1に示すように、分類部1と、設定部2と、算出部3と、前処理部4と、第1のデータ加工部5と、第2のデータ加工部6とから構成されている。
評価ポイント=(属性値の数)*(重み付けポイント)
ここで、(属性値の数)とは、その属性が持つ属性値の種類の数を表す。第1のデータ加工部5の処理においては、一般化によって、この評価ポイントの減少が最小になる属性を一般化を行う属性として選択する。また、第2のデータ加工部6の処理においては、この値の増加が最大になる属性を一般化を行う属性として選択する。
図2を用いて、加工処理前のデータについて、説明する。
図2は、加工処理前のデータとして医療情報を例示したものであり、本例では、データの属性として、「名前」、「年齢」、「性別」、「出身地」、「人種」、「病名」等が例示されている。
図4を用いて、本実施形態に係る公開情報のプライバシー保護装置の処理について説明する。
2;設定部
3;算出部
4;前処理部
5;第1のデータ加工部
6;第2のデータ加工部
Claims (10)
- データを加工して、公開する情報に対するプライバシーを保護するための公開情報のプライバシー保護装置であって、
公開情報を利用する利用者の要求条件を考慮して、データの各属性ごとに優先順位(重み付け)を設定する設定手段と、
該設定された優先順位(重み付け)に基づいて、各データの評価ポイントを算出する算出手段と、
それぞれの属性において、属性単体でk−匿名性を満たすようにデータの一般化を行う処理手段と、
該一般化されたデータについて、前記算出した評価ポイントの増加分が最大となるような第1のデータ加工方法により、データの加工を行う第1のデータ加工手段と、
該第1のデータ加工手段において加工されたデータについて、前記算出した評価ポイントの減少分が最小となるような第2のデータ加工方法により、データの加工を行う第2のデータ加工手段と、
を備え、
前記第1のデータ加工手段による処理と前記第2のデータ加工手段による処理とを繰り返して、最適なデータセットを出力することを特徴とする公開情報のプライバシー保護装置。 - 前記第1のデータ加工手段が、各属性に対して、一般化を行った場合に取り得る属性の種類数と前記利用者が入力した優先順位情報とに基づいて、一般化による評価ポイントの増加分を概算することを特徴とする請求項1に記載の公開情報のプライバシー保護装置。
- 前記第1のデータ加工手段が、前記評価ポイントの増加分の概算結果が大きい順番に一般化を行うことを特徴とする請求項2に記載の公開情報のプライバシー保護装置。
- 前記第1のデータ加工手段が、属性およびすべての属性が一致するデータからなるグループに対して一般化を行い、k−匿名性を満たすデータについて、各属性の属性値の数を算出して、評価ポイントを導出し、最も評価ポイントの高いものについて、処理を繰り返し、k−匿名性を満たさなくなった場合に、k−匿名性を満たさなくなったデータの中から最も評価ポイントが高いものを前記第2の加工手段に出力することを特徴とする請求項2または3に記載の公開情報のプライバシー保護装置。
- 前記第2のデータ加工手段が、属性およびすべての属性が一致するデータからなるグループに対して一般化を行い、k−匿名性を満たすデータについて、各属性の属性値の数を算出して、評価ポイントを導出し、最も評価ポイントの高いものについて、処理を繰り返し、k−匿名性を満たさなくなった場合に、k−匿名性を満たさなくなったデータの評価ポイントを比較し、前記第1のデータ加工手段において、最も評価ポイントが高いものを含めて、最大の評価ポイントであるデータを前記第1の加工手段に出力することを特徴とする請求項4に記載の公開情報のプライバシー保護装置。
- 前記属性の値が数値データでない場合に、木構造のデータとして扱うことを特徴とする請求項1に記載の公開情報のプライバシー保護装置。
- 前記第1のデータ加工方法が、ボトムアップ処理を用いたデータの加工方法であることを特徴とする請求項1に記載の公開情報のプライバシー保護装置。
- 前記第2のデータ加工方法が、トップダウン処理を用いたデータの加工方法であることを特徴とする請求項1に記載の公開情報のプライバシー保護装置。
- データを加工して、公開する情報に対するプライバシーを保護するための公開情報のプライバシー保護装置における公開情報のプライバシー保護方法であって、
公開情報を利用する利用者の要求条件を考慮して、データの各属性ごとに優先順位(重み付け)を設定する第1のステップと、
該設定された優先順位(重み付け)に基づいて、各データの評価ポイントを算出する第2のステップと、
それぞれの属性において、属性単体でk−匿名性を満たすようにデータの一般化を行う第3のステップと、
該一般化されたデータについて、前記算出した評価ポイントの増加分が最大となるような第1のデータ加工方法により、データの加工を行う第4のステップと、
該第1のデータ加工手段において加工されたデータについて、前記算出した評価ポイントの減少分が最小となるような第2のデータ加工方法により、データの加工を行う第5のステップと、
前記第4のステップと前記第5のステップとを繰り返して、最適なデータセットを出力する第6のステップと、
を備えることを特徴とする公開情報のプライバシー保護方法。 - データを加工して、公開する情報に対するプライバシーを保護するための公開情報のプライバシー保護装置における公開情報のプライバシー保護方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
公開情報を利用する利用者の要求条件を考慮して、データの各属性ごとに優先順位(重み付け)を設定する第1のステップと、
該設定された優先順位(重み付け)に基づいて、各データの評価ポイントを算出する第2のステップと、
それぞれの属性において、属性単体でk−匿名性を満たすようにデータの一般化を行う第3のステップと、
該一般化されたデータについて、前記算出した評価ポイントの増加分が最大となるような第1のデータ加工方法により、データの加工を行う第4のステップと、
該第1のデータ加工手段において加工されたデータについて、前記算出した評価ポイントの減少分が最小となるような第2のデータ加工方法により、データの加工を行う第5のステップと、
前記第4のステップと前記第5のステップとを繰り返して、最適なデータセットを出力する第6のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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