JP5683425B2 - Data disturbance / reconstruction system, data reconstruction device, data reconstruction method, data reconstruction program - Google Patents
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本発明はデータベースにおける個別データを確率的手法により秘匿しつつ統計値のみを得るデータ撹乱・再構築システム、データ再構築装置、データ再構築方法、データ再構築プログラムに関する。 The present invention relates to a data disturbance / reconstruction system, a data reconstruction device, a data reconstruction method, and a data reconstruction program that obtain only statistical values while concealing individual data in a database by a probabilistic method.
従来、データベースにおける個別データを確率的手法により秘匿しつつクロス集計結果のみを再構築して得る技術として、非特許文献1の方法がある。非特許文献1に示されているような撹乱・再構築法は、データに対し撹乱と呼ばれる確率的な処理を行うことでプライバシーを保護し、統計値を得る際には再構築と呼ばれるステップを経ることで統計値を復元する手法である。撹乱処理はデータを提供する提供者が自身で行うことが可能であるため、管理者に対してもプライバシーを保護できる。この撹乱・再構築法の中でも、維持置換撹乱と呼ばれる撹乱処理と、クロス集計と呼ばれる統計量を得るための反復ベイズ法という再構築処理を組み合わせた手法は、セキュア関数計算に比べ計算効率が良い。また、k−匿名法と比較した際も同等のプライバシー保護度合いを得つつより精度の良い統計値を得られることが実験で示されている(非特許文献2)。
Conventionally, there is a method of
しかしながら、従来技術には、秘匿データの取り得る値の範囲が大きくなると再構築の処理コストが急激に増大するという課題がある。維持置換撹乱と反復ベイズ法の組み合わせでは反復ベイズ法における計算量が支配的であり、その計算量はデータの取りうる値の広さ、すなわち全属性値の組み合わせ数に強く依存している。そのため例えば1歳刻みの年齢等データの値域が広い場合、計算量が膨大となるため、非特許文献1などに提案されている幾つかの高速化手法を用いても、現実的な時間で実行できない場合が存在する。
However, the conventional technique has a problem that the processing cost of reconstruction increases rapidly when the range of values that the confidential data can take increases. In the combination of the maintenance replacement disturbance and the iterative Bayes method, the amount of calculation in the iterative Bayes method is dominant, and the amount of calculation strongly depends on the range of values that the data can take, that is, the number of combinations of all attribute values. For this reason, for example, when the range of data such as age in increments of 1 year is large, the amount of calculation becomes enormous, so even if some speedup methods proposed in
本発明は、秘匿されたデータを再構築するための処理コストを低減することを目的とする。 An object of the present invention is to reduce processing costs for reconstructing secret data.
本発明のデータ撹乱・再構築システムは、データ撹乱装置とデータ再構築装置とを備える。まず、Kは属性の数を示す2以上の整数、Nはレコードの数を示す2以上の整数、Mはすべての属性値の組み合わせの数とする。データ撹乱装置は、K個の属性を有するN個のレコードからなる初期テーブルを、一部の属性は属性値を撹乱させて他の属性は属性値を保持する遷移確率行列Aを用いて撹乱させた撹乱テーブルに対するクロス集計Y=(y0,y1,…,yM−1)を生成する。データ再構築装置は、値域計算部、行列生成部、ベクトル生成部、反復ベイズ部を備える。値域計算部は、撹乱された属性の属性値の組み合わせの数を準識別子全体の値域Qとする。行列生成部は、保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、遷移確率行列Aの成分から、撹乱された属性の遷移確率を用いてQ×Qの部分遷移確率行列Apを生成する。ベクトル生成部は、保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、クロス集計Yの成分から、保持された属性の属性値の組み合わせがpであるクロス集計の値を用いてQ次のベクトルYpを生成する。反復ベイズ部は、保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、反復ベイズ法を用いて、撹乱させた属性に対する再構築されたクロス集計を示すQ次のベクトルXpを部分遷移確率行列ApとベクトルYpから求め、すべてのベクトルXpを用いてクロス集計Xを再構築する。 The data disturbance / reconstruction system of the present invention includes a data disturbance device and a data reconstruction device. First, K is an integer of 2 or more indicating the number of attributes, N is an integer of 2 or more indicating the number of records, and M is the number of combinations of all attribute values. The data disturbance device disturbs an initial table composed of N records having K attributes by using a transition probability matrix A in which some attributes disturb attribute values and other attributes retain attribute values. Cross tabulation Y = (y 0 , y 1 ,..., Y M−1 ) for the disturbance table is generated. The data reconstruction apparatus includes a range calculation unit, a matrix generation unit, a vector generation unit, and an iterative Bayes unit. The range calculation unit sets the number of combinations of attribute values of the disturbed attribute as the range Q of the entire quasi-identifier. Matrix generating unit, for each combination p of attribute values of the retained attribute, from the components of the transition probability matrix A, to generate a partial transition probability matrix A p of Q × Q by using the transition probabilities of the disturbed attributes. The vector generation unit uses a cross tabulation value in which the combination of attribute values of the held attributes is p from the components of the cross tabulation Y for each combination p of attribute values of the held attributes. p is generated. Iterative Bayesian unit, for each combination p of attribute values of the retained attributes, using an iterative Bayesian method, shows a cross-tabulation reconstructed for attributes perturb Q following vectors X p of the partial transition probability matrix A obtained from p and vector Y p, to reconstruct the cross-tabulation X with all the vectors X p.
なお、例えば、撹乱させる属性の番号がすべての保持する属性の番号よりも小さくなるように属性の番号を付与したとすれば、値域計算部、行列生成部、ベクトル生成部、反復ベイズ部は、以下のように構成すればよい。値域計算部は、撹乱された属性の属性値の組み合わせの数を準識別子全体の値域Qとし、保持された属性の属性値の組み合わせの数を保持属性の値域Sとする。行列生成部は、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、i行j列目の成分が遷移確率行列Aの(p+i)行(p+j)列目の成分であるQ×Qの部分遷移確率行列Apを生成する。ベクトル生成部は、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、ベクトルYp=(yp,yp+1,…,yp+Q−1)を生成する。反復ベイズ部は、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、反復ベイズ法を用いて、ベクトルXp=(xp,xp+1,…,xp+Q−1)を部分遷移確率行列ApとベクトルYpから求め、再構築されたクロス集計XをX0‖X1‖…‖X(S−1)×Qとする。 For example, if the attribute number is assigned so that the number of the attribute to be disturbed is smaller than all the attribute numbers held, the range calculation unit, the matrix generation unit, the vector generation unit, the iteration Bayes unit, What is necessary is just to comprise as follows. The range calculation unit sets the number of combinations of attribute values of disturbed attributes as the range Q of the entire quasi-identifier, and sets the number of combinations of attribute values of the held attributes as the range S of the held attributes. The matrix generation unit determines that the component in the i-th row and j-th column is the (p + i) -th row (p + j) -th column of the transition probability matrix A for each of p = 0, Q, 2 × Q,. A component Q × Q partial transition probability matrix Ap is generated. The vector generation unit generates a vector Y p = (y p , y p + 1 ,..., Y p + Q−1 ) for each of p = 0, Q, 2 × Q,... (S−1) × Q. The iterative Bayes unit uses the iterative Bayes method for every p = 0, Q, 2 × Q,..., (S−1) × Q, and uses the vector X p = (x p , x p + 1 ,..., X p + Q− 1) is obtained from the partial transition probability matrix a p and the vector Y p, the cross-tabulation X reconstructed X 0 ‖X 1 || ... ‖X (S-1) and × Q.
本発明のデータ撹乱・再構築システムによれば、従来の方法との等価性が証明できた方法を用いて、データ再構築装置が、属性値を保持する属性の属性値の組み合わせごとに、それぞれ別々に再構築を行うことができる。したがって、従来と同様の結果が得られ、かつ、再構築の処理コストを低減できる。 According to the data disturbance / reconstruction system of the present invention, the data reconstruction device uses a method that can prove equivalence with the conventional method, for each combination of attribute values of attributes that hold attribute values. Reconstruction can be done separately. Therefore, the same result as before can be obtained, and the processing cost of reconstruction can be reduced.
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail. In addition, the same number is attached | subjected to the structure part which has the same function, and duplication description is abbreviate | omitted.
図1は、本発明の処理の対象となるテーブルの例を示す図である。図1(A)は撹乱処理を行う前の初期のテーブルの例であり、図1(B)はクロス集計をした状態のテーブルの例である。初期のテーブルには、国籍、趣味、年齢、性別などの属性があり、各行のレコードには、各属性に対する属性値が記載されている。クロス集計とは、あるテーブルに対し同じ属性の組み合わせが幾つあるのかを数え上げたものである。例えば図1(A)のテーブルに対するクロス集計は図1(B)のようになる。 FIG. 1 is a diagram showing an example of a table to be processed in the present invention. FIG. 1A is an example of an initial table before performing the disturbance process, and FIG. 1B is an example of a table in a cross tabulated state. The initial table has attributes such as nationality, hobby, age, and sex, and each row record describes attribute values for each attribute. Cross tabulation is the number of combinations of the same attribute for a table. For example, the cross tabulation for the table of FIG. 1A is as shown in FIG.
本明細書では、Kは属性の数を示す2以上の整数、Nはレコードの数を示す2以上の整数、Mはすべての属性値の組み合わせの数、kは属性の番号を示す0以上K−1以下の整数、Mkはk番目の属性の取り得る属性値の数を示す1以上の整数、‖はベクトルを連結する記号、Tは行列またはベクトルの転置を示す記号とする。なお、MとMkには、M=M0・M1・…・MK−1の関係がある。 In this specification, K is an integer of 2 or more indicating the number of attributes, N is an integer of 2 or more indicating the number of records, M is the number of combinations of all attribute values, and k is 0 or more indicating the attribute number. An integer of −1 or less, M k is an integer of 1 or more indicating the number of attribute values that the k-th attribute can take, ‖ is a symbol that connects vectors, and T is a symbol that indicates a matrix or transpose of a vector. M and M k have a relationship of M = M 0 · M 1 ···· M K-1 .
図2に本発明のデータ撹乱・再構築システムの構成例を示す。また、図3に本発明のデータ撹乱・再構築システムの処理フロー例を示す。図2のデータ撹乱・再構築システムは、ネットワーク900で接続されたデータ撹乱装置200とデータ再構築装置100とを備える。なお、データ撹乱装置200とデータ再構築装置100とのデータの授受を何らかの記録媒体で行う場合には、ネットワーク900を介して接続しておく必要はない。また、データ撹乱装置200とデータ再構築装置100とを同一の装置で構成してもよい。この場合も、ネットワークは必要ない。
FIG. 2 shows a configuration example of the data disturbance / reconstruction system of the present invention. FIG. 3 shows a processing flow example of the data disturbance / reconstruction system of the present invention. The data disturbance / reconstruction system of FIG. 2 includes a
撹乱・再構築の対象となる初期テーブルは、K個の属性を有するN個のレコードからなるとする。データ撹乱装置200は、初期テーブルを、遷移確率行列Aを用いて撹乱させた撹乱テーブルに対するクロス集計Y=(y0,y1,…,yM−1)を生成する(S200)。クロス集計Yは、ネットワーク900を介してデータ再構築装置100に送信される。遷移確率行列Aは、初期テーブルの一部の属性は属性値を撹乱させ、他の属性は属性値を保持する。遷移確率行列Aには、すべての属性のすべての属性値に対して、撹乱によって遷移する属性値の確率が定義されている。k番目の属性において、撹乱前の属性値aが撹乱後に属性値bとなる確率をA(k) abと表現すると、
It is assumed that the initial table to be disturbed / reconstructed is composed of N records having K attributes. The
である。なお、属性値を保持する属性の場合は、a=bの場合にA(k) ab=1、a≠bの場合にA(k) ab=0と設定すればよい。 It is. In the case of an attribute that holds an attribute value, A (k) ab = 1 is set when a = b, and A (k) ab = 0 is set when a ≠ b.
データ再構築装置100は、値域計算部110、行列生成部120、ベクトル生成部130、反復ベイズ部140、記録部190を備える。記録部190は、クロス集計Yと遷移確率行列Aとを記録する。値域計算部110は、撹乱された属性の属性値の組み合わせの数を準識別子全体の値域Qとし、保持された属性の属性値の組み合わせの数を保持属性の値域Sとする(S110)。例えば、撹乱させる属性の数をt(tは1以上K−1以下の整数)とし、撹乱させる属性の番号kが0≦k≦t−1の整数となり、保持する属性の番号kがt≦k≦K−1の整数となるように属性の番号を付与したとする。この場合には、Q=M0・M1・…・Mt−1、S=Mt・Mt+1・…・MK−1となる。なお、M=Q・Sなので、値域Sの計算は省略してもよい。
The data reconstruction apparatus 100 includes a
行列生成部120は、保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、遷移確率行列Aの成分から、撹乱された属性の遷移確率を用いてQ×Qの部分遷移確率行列Apを生成する(S120)。なお、保持された属性の属性値の組み合わせpは、S通り存在するので、Q×Qの部分遷移確率行列ApはS個生成される。ここで、撹乱させる属性の番号kが0≦k≦t−1となり、保持する属性の番号kがt≦k≦K−1となるように属性の番号を付与した場合の具体例を示す。この場合は、保持された属性の属性値の組み合わせを示す値pは、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×QのようにS個のQの倍数とする。そして、行列生成部120は、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、i行j列目の成分が遷移確率行列Aの(p+i)行(p+j)列目の成分であるQ×Qの部分遷移確率行列Apを生成ればよい。
ここで、保持された属性の属性値の組み合わせを示す値pについて、補足説明をする。まず、qを属性値の組み合わせを示す番号(撹乱させる属性も保持する属性も含めた属性値全体の組み合わせを示す番号)とし、組み合わせqのときのk番目の属性の属性値をq(k)とする。なお、属性値の組み合わせはM通り存在するので、qはM種類の番号であり、クロス値と呼ぶ。クロス値qは、 Here, a supplementary explanation will be given for the value p indicating the combination of the attribute values of the held attributes. First, q is a number indicating a combination of attribute values (a number indicating a combination of all attribute values including the attribute that holds the disturbing attribute), and the attribute value of the k-th attribute at the time of combination q is q (k) And Since there are M combinations of attribute values, q is an M number and is called a cross value. The cross value q is
のように定義すればよく、この場合クロス値qは0以上M−1以下の整数である。そして、保持された属性の属性値の組み合わせを示す値pを、qをQで除した商にQを乗算した値と定義すれば、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qとなる。そして、pが同じ値となるクロス値qは、保持された属性の属性値の組み合わせが同じである。 In this case, the cross value q is an integer of 0 or more and M−1 or less. Then, if a value p indicating a combination of attribute values of held attributes is defined as a value obtained by multiplying q by Q and multiplying Q by Q, p = 0, Q, 2 × Q,... (S− 1) xQ And the cross value q in which p becomes the same value has the same combination of attribute values of the held attributes.
ベクトル生成部130は、保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、クロス集計Yの成分から、保持された属性の属性値の組み合わせがpであるクロス集計の値を用いてQ次のベクトルYpを生成する(S130)。撹乱させる属性の番号kが0≦k≦t−1となり、保持する属性の番号kがt≦k≦K−1となるように属性の番号を付与した場合であれば、ベクトル生成部130は、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、ベクトルYp=(yp,yp+1,…,yp+Q−1)を生成すればよい。
The
反復ベイズ部140は、保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、反復ベイズ法を用いて、撹乱させた属性に対する再構築されたクロス集計を示すQ次のベクトルXpを部分遷移確率行列ApとベクトルYpから求め、すべてのベクトルXpを用いてクロス集計Xを再構築する(S140)。撹乱させる属性の番号kが0≦k≦t−1となり、保持する属性の番号kがt≦k≦K−1となるように属性の番号を付与した場合であれば、反復ベイズ部140は、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、反復ベイズ法を用いて、ベクトルXp=(xp,xp+1,…,xp+Q−1)を部分遷移確率行列ApとベクトルYpから求め、再構築されたクロス集計XをX0‖X1‖…‖X(S−1)×Qとすればよい。
The
次に、反復ベイズ部140についてさらに詳細に説明する。図4には反復ベイズ部140の機能構成例を、図5には反復ベイズ部140の処理フロー例を示す。反復ベイズ部140は、初期設定手段141、繰返し手段142、Yp確認手段143、成分初期化手段145、成分計算手段146、成分繰返し制御手段147、出力手段149を備える。この説明でも、撹乱させる属性の番号kが0≦k≦t−1となり、保持する属性の番号kがt≦k≦K−1となるように属性の番号を付与したとする。
Next, the
初期設定手段141は、pに0を代入する(S141)。繰返し手段142は、p=Mかを確認し、Yesの場合は後述のステップS149に進み、Noの場合は後述のステップS143に進む(S142)。ステップS142がNoの場合、Yp確認手段143は、Ypのすべての要素が0かを確認し、Yesの場合は後述のステップS144に進み、Noの場合は後述のステップS145に進む(S143)。なお、図5の“0Q”は、Q個の要素すべてが0であることを意味している。
The initial setting means 141
ステップS143がNoの場合、成分初期化手段145は、ベクトルYpをベクトルXp (0)とし、i=0とする(S145)。成分計算手段146は、 When step S143 is No, the component initializing means 145 sets the vector Y p to the vector X p (0) and i = 0 (S145). The component calculation means 146
のようにXp (i+1)を求める(S146)。成分繰返し制御手段147は、ベクトルXp (i+1)とベクトルXp (i)とのすべての要素の差の絶対値の合計があらかじめ定めた範囲かを確認する(S147)。あらかじめ定めた範囲とは、例えば、あらかじめ定めた許容誤差未満であることなどである。範囲外の場合(ステップS147がNoの場合)には、成分繰返し制御手段147は、iにi+1を代入してステップS146に戻る(S148)。範囲内の場合(ステップS147がYesの場合)には後述のステップS144に進む。 X p (i + 1) is obtained as follows (S146). The component repetition control means 147 confirms whether the sum of the absolute values of the differences of all the elements between the vector X p (i + 1) and the vector X p (i) is within a predetermined range (S147). The predetermined range is, for example, being less than a predetermined allowable error. When it is out of range (when Step S147 is No), the component repetition control means 147 substitutes i + 1 for i, and returns to Step S146 (S148). If it is within the range (when step S147 is Yes), the process proceeds to step S144 described later.
繰返し手段142は、ステップS143がYesだった場合にはベクトルYpをベクトルXpとし、ステップS147がYesだった場合にはベクトルXp (i+1)をベクトルXpとする。そして、繰返し手段142は、pにp+Qを代入し、ステップS142に戻る(S144)。ステップS142がYesの場合、出力手段149は、クロス集計XをX0‖X1‖…‖X(S−1)×Qとして出力する(S149)。
The
従来の反復ベイズ法の計算量が The computational complexity of the conventional iterative Bayes method is
であるのに対し、本発明の反復ベイズ部の計算量のオーダーは、 On the other hand, the order of the computational amount of the iterative Bayesian part of the present invention is
となる。また、本発明の反復ベイズ部の場合、乗算回数は、 It becomes. In the case of the iterative Bayesian section of the present invention, the number of multiplications is
である。例えば、保持属性の値域Sが1千万通り、準識別子全体の値域Qが2千通り、レコード数Nが20万件、最も値域の広い属性の地域Mkが2千通りだとすると、従来に比べ、計算量が約150分の1になる。 It is. For example, assuming that the range S of the retained attribute is 10 million, the range Q of the entire quasi-identifier is 2000, the number of records N is 200,000, and the region Mk of the attribute with the widest range is 2000, compared to the conventional case The calculation amount is about 1/150.
<証明>
以下に、本発明のデータ再構築装置であれば従来の反復ベイズ法と同様の結果が得られることを示す。属性の番号の付与方法、クロス値の定義、保持属性だけでの組み合わせを示す値の決め方自体は証明には影響しないので、説明を簡単にするため次のよう定める。属性の番号の付与方法は、撹乱させる属性の番号kが0≦k≦t−1となり、保持する属性の番号kがt≦k≦K−1となるように属性の番号を付与したとする。また、cとdとqをクロス値(撹乱させる属性も保持する属性も含めた属性値全体の組み合わせを示す番号)とし、クロス値cのときのk番目の属性の属性値をc(k)、クロス値dのときのk番目の属性の属性値をd(k)、クロス値qのときのk番目の属性の属性値をq(k)とする。そして、クロス値qは、
<Proof>
Hereinafter, it will be shown that the data reconstruction apparatus of the present invention can obtain the same results as those of the conventional iterative Bayes method. The method of assigning attribute numbers, the definition of the cross value, and the method of determining the value indicating the combination of only the retained attributes do not affect the proof. Therefore, in order to simplify the explanation, the following is determined. The attribute number assignment method assumes that the attribute number k is assigned so that the attribute number k to be disturbed is 0 ≦ k ≦ t−1 and the attribute number k to be held is t ≦ k ≦ K−1. . Also, c, d, and q are cross values (numbers indicating the combination of all attribute values including the attribute that holds the disturbing attribute), and the attribute value of the kth attribute at the cross value c is c (k) The attribute value of the kth attribute at the cross value d is d (k) , and the attribute value of the kth attribute at the cross value q is q (k) . And the cross value q is
のように定義する。また、保持属性だけでの組み合わせを示す値pqは、クロス値qをQで除した商にQを乗算した値とする。この場合、pq=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qとなる。 Define as follows. Further, the value p q indicating the combination of only the retention attributes is a value obtained by multiplying the quotient obtained by dividing the cross value q by Q by Q. In this case, p q = 0, Q, 2 × Q,..., (S−1) × Q.
保持属性の属性値は変化しないことから、t≦k≦K−1であるk番目の属性では、属性値aと属性値bとが異なるようなすべてのaとbの組に対して、遷移確率A(k) abは0である。 Since the attribute value of the holding attribute does not change, in the k-th attribute where t ≦ k ≦ K−1, transition is performed for all a and b pairs in which the attribute value a and the attribute value b are different. The probability A (k) ab is zero.
撹乱によってクロス値cからクロス値dに遷移する確率Acdは、 The probability A cd of transition from the cross value c to the cross value d due to disturbance is
であるので、t≦k≦K−1のすべてのkについてc(k)=d(k)ならば、Acd≠0が成り立つ。また、t≦k≦K−1のすべてのkについてc(k)=d(k)ならば、保持された属性の属性値の組み合わせを示す値pは同じである。したがって、遷移確率行列Aは、pcとpdが異なるようなすべてのcとdの組に対して、Acd=0であるという拘束条件を満たすことが分かる。なお、上述の保持属性だけでの組み合わせを示す値の決め方から、dがpc以上(pc+Q)未満の場合に、pdがpcと同一となることに注意されたい。 Therefore, if c (k) = d (k) for all k where t ≦ k ≦ K−1, then A cd ≠ 0 holds. If c (k) = d (k) for all k of t ≦ k ≦ K−1, the value p indicating the combination of the attribute values of the retained attributes is the same. Therefore, it can be seen that the transition probability matrix A satisfies the constraint condition that A cd = 0 for all pairs of c and d in which p c and p d are different. Incidentally, the method of determining the value indicating the combination of just holding attributes described above, like d is in the case of less than p c (p c + Q) , p d is noted that the same as the p c.
また、従来の反復ベイズ法で計算する組み合わせcのときのM次のベクトルXc (i+1)は、 In addition, the M-order vector X c (i + 1) for the combination c calculated by the conventional iterative Bayes method is
のように計算される。この式に上述の拘束条件を用いると、 It is calculated as follows. Using the above constraint conditions in this equation,
が成り立つ。また、同様に、 Holds. Similarly,
が成り立ち、pc≦d<(pc+Q)ならばpd=pcなので、 So it holds, p c ≦ d <(p c + Q) if p d = p c,
が成り立つ。この式の右辺の分母の部分をベクトルと行列で表すと、 Holds. When the denominator part on the right side of this equation is expressed as a vector and a matrix,
となる。ただし、[X]dは、ベクトルXのd番目の要素を表す。さらに同様に以下が成立する。 It becomes. However, [X] d represents the d-th element of the vector X. Similarly, the following holds.
左辺をベクトル表記で書けば、 If you write the left side in vector notation,
である。したがって、上述のステップS145〜S148(図5参照)での結果は、従来と同様の結果となることが分かる。 It is. Therefore, it turns out that the result in the above-mentioned steps S145-S148 (refer to Drawing 5) turns into the result similar to the former.
したがって、上述のステップS143(図5参照)のようにYpのすべての要素が0の場合に、ステップS145〜S148の処理を省略できることも分かる。よって、本発明の方式の結果は、従来と同様の結果となっている。 Therefore, if all elements are 0 in Y p as in the above step S143 (see FIG. 5), also it is seen to be able to omit the process of step S145~S148. Therefore, the result of the method of the present invention is the same as the conventional result.
[プログラム、記録媒体]
上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
[Program, recording medium]
The various processes described above are not only executed in time series according to the description, but may also be executed in parallel or individually as required by the processing capability of the apparatus that executes the processes. Needless to say, other modifications are possible without departing from the spirit of the present invention.
また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。 Further, when the above-described configuration is realized by a computer, processing contents of functions that each device should have are described by a program. The processing functions are realized on the computer by executing the program on the computer.
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。 The program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium. As the computer-readable recording medium, for example, any recording medium such as a magnetic recording device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory may be used.
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD−ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。 The program is distributed by selling, transferring, or lending a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM in which the program is recorded. Furthermore, the program may be distributed by storing the program in a storage device of the server computer and transferring the program from the server computer to another computer via a network.
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASP(Application Service Provider)型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの(コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等)を含むものとする。 A computer that executes such a program first stores, for example, a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. When executing the process, the computer reads a program stored in its own recording medium and executes a process according to the read program. As another execution form of the program, the computer may directly read the program from a portable recording medium and execute processing according to the program, and the program is transferred from the server computer to the computer. Each time, the processing according to the received program may be executed sequentially. Also, the program is not transferred from the server computer to the computer, and the above-described processing is executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service that realizes the processing function only by the execution instruction and result acquisition. It is good. Note that the program in this embodiment includes information that is used for processing by an electronic computer and that conforms to the program (data that is not a direct command to the computer but has a property that defines the processing of the computer).
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。 In this embodiment, the present apparatus is configured by executing a predetermined program on a computer. However, at least a part of these processing contents may be realized by hardware.
本発明は、プライバシー保護などのデータの秘密管理に利用することができる。 The present invention can be used for secret management of data such as privacy protection.
100 データ再構築装置 110 値域計算部
120 行列生成部 130 ベクトル生成部
140 反復ベイズ部 141 初期設定手段
142 繰返し手段 143 Yp確認手段
145 成分初期化手段 146 成分計算手段
147 成分繰返し制御手段 149 出力手段
190 記録部 200 データ撹乱装置
900 ネットワーク
100
Claims (8)
Kは属性の数を示す2以上の整数、Nはレコードの数を示す2以上の整数、Mはすべての属性値の組み合わせの数、撹乱させる属性の番号がすべての保持する属性の番号よりも小さくなるように属性の番号を付与したとし、
前記データ撹乱装置は、
K個の属性を有するN個のレコードからなる初期テーブルを、一部の属性は属性値を撹乱させて他の属性は属性値を保持する遷移確率行列Aを用いて撹乱させた撹乱テーブルに対するクロス集計Y=(y0,y1,…,yM−1)を生成し、
前記データ再構築装置は、
撹乱された属性の属性値の組み合わせの数を準識別子全体の値域Qとする値域計算部と、
保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、前記遷移確率行列Aの成分から、撹乱された属性の遷移確率を用いてQ×Qの部分遷移確率行列Apを生成する行列生成部と、
保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、前記クロス集計Yの成分から、保持された属性の属性値の組み合わせがpであるクロス集計の値を用いてQ次のベクトルYpを生成するベクトル生成部と、
保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、反復ベイズ法を用いて、撹乱させた属性に対する再構築されたクロス集計を示すQ次のベクトルXpを前記部分遷移確率行列Apと前記ベクトルYpから求め、すべてのベクトルXpを用いてクロス集計Xを再構築する反復ベイズ部と
を備える
データ撹乱・再構築システム。 A data disturbance / reconstruction system comprising a data disturbance device and a data reconstruction device,
K is an integer of 2 or more indicating the number of attributes, N is an integer of 2 or more indicating the number of records, M is the number of combinations of all attribute values, and the number of attributes to be disturbed is greater than the number of all retained attributes Given an attribute number to make it smaller,
The data disturbing device is:
Crossing an initial table consisting of N records having K attributes with a disturbance table disturbed using a transition probability matrix A in which some attributes disturb attribute values and other attributes hold attribute values Generate a summary Y = (y 0 , y 1 ,..., Y M−1 ),
The data reconstruction device
A range calculator that sets the number of combinations of attribute values of the disturbed attributes as the range Q of the entire quasi-identifier,
For each combination p of retained attribute value of the attribute, the components of the transition probability matrix A, the matrix generation unit for generating a partial transition probability matrix A p of Q × Q by using the transition probabilities of the disturbed attributes,
For each attribute value combination p of held attributes, a Q-th order vector Y p is generated from the cross tabulation Y components using a cross tabulation value in which the combination of attribute values of the held attributes is p. A vector generator;
For each attribute value combination p of the retained attributes, a Q-order vector X p indicating the reconstructed cross tabulation for the disturbed attribute using the iterative Bayes method is used as the partial transition probability matrix A p and the vector. calculated from Y p, the data disturbance and reconstruction system comprising a repeat Bayesian unit to reconstruct the cross-tabulation X with all the vectors X p.
Y=(y0,y1,…,yM−1)は、K個の属性を有するN個のレコードからなる初期テーブルを、一部の属性は属性値を撹乱させて他の属性は属性値を保持する遷移確率行列Aを用いて撹乱させた撹乱テーブルに対するクロス集計とし、
撹乱された属性の属性値の組み合わせの数を準識別子全体の値域Qとする値域計算部と、
保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、前記遷移確率行列Aの成分から、撹乱された属性の遷移確率を用いてQ×Qの部分遷移確率行列Apを生成する行列生成部と、
保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、前記クロス集計Yの成分から、保持された属性の属性値の組み合わせがpであるクロス集計の値を用いてQ次のベクトルYpを生成するベクトル生成部と、
保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、反復ベイズ法を用いて、撹乱させた属性に対する再構築されたクロス集計を示すQ次のベクトルXpを前記部分遷移確率行列Apと前記ベクトルYpから求め、すべてのベクトルXpを用いてクロス集計Xを再構築する反復ベイズ部と
を備えるデータ再構築装置。 K is an integer of 2 or more indicating the number of attributes, N is an integer of 2 or more indicating the number of records, M is the number of combinations of all attribute values,
Y = (y 0 , y 1 ,..., Y M−1 ) is an initial table composed of N records having K attributes, some attributes disturb attribute values, and other attributes are attributes Cross tabulation for the disturbance table disturbed using the transition probability matrix A holding values,
A range calculator that sets the number of combinations of attribute values of the disturbed attributes as the range Q of the entire quasi-identifier,
For each combination p of retained attribute value of the attribute, the components of the transition probability matrix A, the matrix generation unit for generating a partial transition probability matrix A p of Q × Q by using the transition probabilities of the disturbed attributes,
For each attribute value combination p of held attributes, a Q-th order vector Y p is generated from the cross tabulation Y components using a cross tabulation value in which the combination of attribute values of the held attributes is p. A vector generator;
For each attribute value combination p of the retained attributes, a Q-order vector X p indicating the reconstructed cross tabulation for the disturbed attribute using the iterative Bayes method is used as the partial transition probability matrix A p and the vector. A data reconstruction apparatus comprising: an iterative Bayesian unit that calculates from Y p and reconstructs the cross tabulation X using all vectors X p .
Y=(y0,y1,…,yM−1)は、K個の属性を有するN個のレコードからなる初期テーブルを、一部の属性は属性値を撹乱させて他の属性は属性値を保持する遷移確率行列Aを用いて撹乱させた撹乱テーブルに対するクロス集計とし、
撹乱させる属性の番号がすべての保持する属性の番号よりも小さくなるように属性の番号を付与したとし、
撹乱された属性の属性値の組み合わせの数を準識別子全体の値域Qとし、保持された属性の属性値の組み合わせの数を保持属性の値域Sとする値域計算部と、
p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、i行j列目の成分が前記遷移確率行列Aの(p+i)行(p+j)列目の成分であるQ×Qの部分遷移確率行列Apを生成する行列生成部と、
p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、ベクトルYp=(yp,yp+1,…,yp+Q−1)を生成するベクトル生成部と、
p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、反復ベイズ法を用いて、ベクトルXp=(xp,xp+1,…,xp+Q−1)を前記部分遷移確率行列Apと前記ベクトルYpから求め、再構築されたクロス集計XをX0‖X1‖…‖X(S−1)×Qとする反復ベイズ部と
を備えるデータ再構築装置。 K is an integer greater than or equal to 2 indicating the number of attributes, N is an integer greater than or equal to 2 indicating the number of records, M is the number of combinations of all attribute values, ‖ is a symbol that connects vectors,
Y = (y 0 , y 1 ,..., Y M−1 ) is an initial table composed of N records having K attributes, some attributes disturb attribute values, and other attributes are attributes Cross tabulation for the disturbance table disturbed using the transition probability matrix A holding values,
Suppose the attribute number is assigned so that the number of the attribute to be disturbed is smaller than the number of all the retained attributes.
A range calculation unit in which the number of combinations of attribute values of the disturbed attribute is a range Q of the entire quasi-identifier, and the number of combinations of attribute values of the held attribute is a range S of the retained attribute;
For each of p = 0, Q, 2 × Q,..., (S−1) × Q, the component in the i-th row and j-th column is the component in the (p + i) -th row (p + j) -th column of the transition probability matrix A. × a matrix generator for generating a partial transition probability matrix a p of Q,
a vector generation unit for generating a vector Y p = (y p , y p + 1 ,..., y p + Q−1 ) for each of p = 0, Q, 2 × Q,..., (S−1) × Q;
For each of p = 0, Q, 2 × Q,..., (S−1) × Q, the vector X p = (x p , x p + 1 ,..., x p + Q−1 ) is expressed by the iterative Bayesian method. wherein a transition probability matrix a p calculated from the vector Y p, the cross-tabulation X reconstructed X 0 ‖X 1 || ... ‖X (S-1) data restructuring device and a repetition Bayesian portion to × Q.
Tは行列またはベクトルの転置を示す記号とし、
前記反復ベイズ部は、
ベクトルYpをベクトルXp (0)、i=0とする成分初期化手段と、
のようにXp (i+1)を求める成分計算手段と、
ベクトルXp (i+1)とベクトルXp (i)とのすべての要素の差の絶対値の合計があらかじめ定めた範囲外の場合にiにi+1を代入して前記成分計算手段の処理を繰返し、前記範囲内の場合にベクトルXp (i+1)を、ベクトルXpとする成分繰返し制御手段と、
を備える
ことを特徴とするデータ再構築装置。 A data reconstruction device according to claim 2 or 3,
T is a symbol indicating the transpose of a matrix or vector,
The repetitive Bayes portion is
Component initialization means for setting vector Y p to vector X p (0) , i = 0;
Component calculation means for obtaining X p (i + 1) as follows:
If the sum of the absolute values of the differences of all elements between the vector X p (i + 1) and the vector X p (i) is outside the predetermined range, i + 1 is substituted into i and the processing of the component calculation means is repeated. Component repetition control means for setting the vector X p (i + 1) to the vector X p within the range;
A data restructuring device comprising:
Kは属性の数を示す2以上の整数、Nはレコードの数を示す2以上の整数、Mはすべての属性値の組み合わせの数とし、
Y=(y0,y1,…,yM−1)は、K個の属性を有するN個のレコードからなる初期テーブルを、一部の属性は属性値を撹乱させて他の属性は属性値を保持する遷移確率行列Aを用いて撹乱させた撹乱テーブルに対するクロス集計とし、
値域計算部が、撹乱された属性の属性値の組み合わせの数を準識別子全体の値域Qとする値域計算ステップと、
行列生成部が、保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、前記遷移確率行列Aの成分から、撹乱された属性の遷移確率を用いてQ×Qの部分遷移確率行列Apを生成する行列生成ステップと、
ベクトル生成部が、保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、前記クロス集計Yの成分から、保持された属性の属性値の組み合わせがpであるクロス集計の値を用いてQ次のベクトルYpを生成するベクトル生成ステップと、
反復ベイズ部が、保持された属性の属性値の組み合わせpごとに、反復ベイズ法を用いて、撹乱させた属性に対する再構築されたクロス集計を示すQ次のベクトルXpを前記部分遷移確率行列Apと前記ベクトルYpから求め、すべてのベクトルXpを用いてクロス集計Xを再構築する反復ベイズステップと
を有するデータ再構築方法。 A data reconstruction method using a data reconstruction device including a range calculator, a matrix generator, a vector generator, and an iterative Bayes unit,
K is an integer of 2 or more indicating the number of attributes, N is an integer of 2 or more indicating the number of records, M is the number of combinations of all attribute values,
Y = (y 0 , y 1 ,..., Y M−1 ) is an initial table composed of N records having K attributes, some attributes disturb attribute values, and other attributes are attributes Cross tabulation for the disturbance table disturbed using the transition probability matrix A holding values,
A range calculation step in which the range calculation unit sets the number of combinations of attribute values of the disturbed attribute as the range Q of the entire quasi-identifier;
Matrix generating unit, for each combination p of attribute values of the retained attribute, from the components of the transition probability matrix A, to generate a partial transition probability matrix A p of Q × Q by using the transition probabilities of the disturbed attributes A matrix generation step;
The vector generation unit uses a cross tabulation value in which the combination of attribute values of held attributes is p from the cross tabulation Y components for each of the attribute value combinations p of held attributes. A vector generation step of generating Y p ;
For each combination p of attribute values of the retained attributes, the iterative Bayesian unit uses the iterative Bayesian method to generate a Q-order vector X p indicating the reconstructed cross tabulation for the disturbed attribute, using the partial transition probability matrix wherein the a p calculated from the vector Y p, the data reconstruction method and a repetitive Bayesian step of reconstructing a cross-tabulation X with all the vectors X p.
Kは属性の数を示す2以上の整数、Nはレコードの数を示す2以上の整数、Mはすべての属性値の組み合わせの数、‖はベクトルを連結する記号とし、
Y=(y0,y1,…,yM−1)は、K個の属性を有するN個のレコードからなる初期テーブルを、一部の属性は属性値を撹乱させて他の属性は属性値を保持する遷移確率行列Aを用いて撹乱させた撹乱テーブルに対するクロス集計とし、
撹乱させる属性の番号がすべての保持する属性の番号よりも小さくなるように属性の番号を付与したとし、
値域計算部が、撹乱された属性の属性値の組み合わせの数を準識別子全体の値域Qとし、保持された属性の属性値の組み合わせの数を保持属性の値域Sとする値域計算ステップと、
行列生成部が、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、i行j列目の成分が前記遷移確率行列Aの(p+i)行(p+j)列目の成分であるQ×Qの部分遷移確率行列Apを生成する行列生成ステップ、
ベクトル生成部が、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、ベクトルYp=(yp,yp+1,…,yp+Q−1)を生成するベクトル生成ステップと、
反復ベイズ部が、p=0,Q,2×Q,…,(S−1)×Qごとに、反復ベイズ法を用いて、ベクトルXp=(xp,xp+1,…,xp+Q−1)を前記部分遷移確率行列Apと前記ベクトルYpから求め、再構築されたクロス集計XをX0‖X1‖…‖X(S−1)×Qとする反復ベイズステップと
を有するデータ再構築方法。 A data reconstruction method using a data reconstruction device including a range calculator, a matrix generator, a vector generator, and an iterative Bayes unit,
K is an integer greater than or equal to 2 indicating the number of attributes, N is an integer greater than or equal to 2 indicating the number of records, M is the number of combinations of all attribute values, ‖ is a symbol that connects vectors,
Y = (y 0 , y 1 ,..., Y M−1 ) is an initial table composed of N records having K attributes, some attributes disturb attribute values, and other attributes are attributes Cross tabulation for the disturbance table disturbed using the transition probability matrix A holding values,
Suppose the attribute number is assigned so that the number of the attribute to be disturbed is smaller than the number of all the retained attributes.
A range calculation step in which the range calculation unit sets the number of combinations of attribute values of disturbed attributes as the range Q of the entire quasi-identifier, and sets the number of combinations of attribute values of held attributes as the range S of the retained attributes;
The matrix generation unit determines that the component of the i-th row and the j-th column is the (p + i) -th row (p + j) -th column of the transition probability matrix A for every p = 0, Q, 2 × Q,. matrix raw Narusu step of generating a partial transition probability matrix a p which is the component Q × Q,
A vector generation unit generates a vector Y p = (y p , y p + 1 ,..., Y p + Q−1 ) for each of p = 0, Q, 2 × Q,..., (S−1) × Q. Steps,
The iterative Bayesian unit uses the iterative Bayes method for every p = 0, Q, 2 × Q,..., (S−1) × Q, and uses the vector X p = (x p , x p + 1 ,..., X p + Q− seek 1) from the vector Y p and the partial transition probability matrix a p, the cross-tabulation X reconstructed and a repeating Bayesian steps that X 0 ‖X 1 || ... ‖X (S-1) × Q Data reconstruction method.
Tは行列またはベクトルの転置を示す記号とし、
前記反復ベイズステップは、
ベクトルYpをベクトルXp (0)、i=0とする成分初期化サブステップと、
のようにXp (i+1)を求める成分計算サブステップと、
ベクトルXp (i+1)とベクトルXp (i)とのすべての要素の差の絶対値の合計があらかじめ定めた範囲外の場合にiにi+1を代入して前記成分計算サブステップを繰返し、前記範囲内の場合にベクトルXp (i+1)を、ベクトルXpとする成分繰返し制御サブステップと、
を有する
ことを特徴とするデータ再構築方法。 The data reconstruction method according to claim 5 or 6,
T is a symbol indicating the transpose of a matrix or vector,
The iterative Bayes step includes
A component initialization sub-step in which vector Y p is vector X p (0) , i = 0;
A component calculation substep for obtaining X p (i + 1) as follows:
If the sum of absolute values of differences between all elements of the vector X p (i + 1) and the vector X p (i) is outside a predetermined range, i + 1 is substituted into i and the component calculation substep is repeated. A component repetition control substep in which the vector X p (i + 1) is set to the vector X p when it is within the range;
A data reconstruction method characterized by comprising:
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