JP2012159982A - 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】まず、表を分割して、前処理を行う。次に、トップダウン処理およびk−匿名性、l−多様性の判定を繰り返し、さらに、ボトムアップ処理およびk−匿名性、l−多様性の判定を繰り返す。そして、部分匿名化処理を行い、k−匿名性、l−多様性の判定を繰り返して、最適なデータセットを出力する。
【選択図】図5
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、制御部100と、データ読込処理部200と、データ出力処理部300と、匿名化アルゴリズム処理部400と、ユーザ設定パラメータ管理部500と、木構造データ管理部600と、k−匿名性判定モジュール700と、l−多様性判定モジュール800とから構成されている。また、匿名化アルゴリズム処理部400は、評価ポイント算出処理部410と、一般化アルゴリズム処理部420と、k−匿名性およびl−多様性判定処理部430と、部分匿名化処理部440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。ボトムアップ処理においては、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、トップダウン処理においては、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5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。
200;データ読込処理部
300;データ出力処理部
400;匿名化アルゴリズム処理部
410;評価ポイント算出処理部
420;一般化アルゴリズム処理部
430;k−匿名性およびl−多様性判定処理部
440;部分匿名化処理部
500;ユーザ設定パラメータ管理部
600;木構造データ管理部
700;k−匿名性判定モジュール
800;l−多様性判定モジュール
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、
入力されたデータを属性ごとに準識別子あるいは重要情報に分類し入力データからすべてが準識別子からなる表とすべてが重要情報からなる表とを生成する表生成手段と、
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、
最も評価ポイントが高かった表に対して、部分匿名化処理を実行する部分匿名化処理手段と、
を備え、
前記第1のデータ加工手段による処理から前記第部分匿名化処理手段による処理とを繰り返し、すべての前記準識別子から構成される表に対しては、k−匿名性を満たすことを判定し、すべての重要情報から構成される表に対しては、l−多様性を満たすことを判定した上で、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−匿名性およびl−多様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−匿名性およびl−多様性を満たさなくなった場合に、k−匿名性およびl−多様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−匿名性およびl−多様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−匿名性およびl−多様性を満たさなくなった場合に、k−匿名性およびl−多様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方法であって、
入力されたデータを属性ごとに準識別子あるいは重要情報に分類し、入力データからすべてが準識別子からなる表とすべてが重要情報からなる表とを生成する第1のステップと、
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2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3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4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5のステップと、
すべての前記準識別子から構成される表に対しては、k−匿名性を満たすことを判定し、すべての重要情報から構成される表に対しては、l−多様性を満たすことを判定する第6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7のステップと、
すべての前記準識別子から構成される表に対しては、k−匿名性を満たすことを判定し、すべての重要情報から構成される表に対しては、l−多様性を満たすことを判定する第7のステップと、
前記第5のステップによる処理からと前記第7のステップによる処理とを繰り返す第8のステップと、
最も評価ポイントが高かった表に対して、部分匿名化処理を実行する第9のステップと、
すべての前記準識別子から構成される表に対しては、k−匿名性を満たすことを判定し、すべての重要情報から構成される表に対しては、l−多様性を満たすことを判定する第10のステップと、
最適なデータセットを出力する第11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、
入力されたデータを属性ごとに準識別子あるいは重要情報に分類し、入力データからすべてが準識別子からなる表とすべてが重要情報からなる表とを生成する第1のステップと、
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2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3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4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5のステップと、
すべての前記準識別子から構成される表に対しては、k−匿名性を満たすことを判定し、すべての重要情報から構成される表に対しては、l−多様性を満たすことを判定する第6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7のステップと、
すべての前記準識別子から構成される表に対しては、k−匿名性を満たすことを判定し、すべての重要情報から構成される表に対しては、l−多様性を満たすことを判定する第7のステップと、
前記第5のステップによる処理からと前記第7のステップによる処理とを繰り返す第8のステップと、
最も評価ポイントが高かった表に対して、部分匿名化処理を実行する第9のステップと、
すべての前記準識別子から構成される表に対しては、k−匿名性を満たすことを判定し、すべての重要情報から構成される表に対しては、l−多様性を満たすことを判定する第10のステップと、
最適なデータセットを出力する第11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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