JP6161545B2 - 匿名化パラメータ選択装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
また、本手法は、ユーザ分布モデルとして正規分布を用いる。
また、本手法は、情報量モデルとしてシャノンエントロピーを用いる。
また、本手法は、リスクモデルにおいてストックオプションプライシングモデルを用いる。
(1) データを利用する利用者の利益と、前記データが利用されることによって特定される可能性のあるユーザのリスクとに基づいて、前記データの匿名化を表わすパラメータkを選択する匿名化パラメータ選択装置であって、前記データが利用されることに同意する前記ユーザの割合の分布であって前記パラメータkに対する分布を表わすユーザ分布モデルを選択するユーザ分布モデル選択手段と、前記データの情報量と前記パラメータkとの関係を表わす情報量モデルを選択する情報量モデル選択手段と、前記ユーザ分布モデル選択手段によって選択された前記ユーザ分布モデルと、前記情報量モデル選択手段によって選択された前記情報量モデルとに基づいて、同意した前記ユーザの割合と前記情報量とによって前記利用者が得る利益と、前記パラメータkとの関係を表わす利益モデルを生成する利益モデル生成手段と、前記ユーザが特定されるリスクと前記パラメータkとの関係を表わすリスクモデルを選択するリスクモデル選択手段と、前記利益モデル生成手段によって生成された前記利益モデルと、前記リスクモデル選択手段によって選択された前記リスクモデルとに基づいて、前記利益と前記リスクとの関係を表わす利益−リスクモデルを生成する利益−リスクモデル生成手段と、前記利益−リスクモデル生成手段によって生成された前記利益−リスクモデルにおいて、利得が最大となるパラメータkを選択するパラメータ選択手段と、を備える匿名化パラメータ選択装置。
したがって、(1)に係る匿名化パラメータ選択装置は、データの利用者の利益と、そのデータが利用されることによって特定される可能性のあるユーザのリスクとの関係における最適なパラメータkを選択することができる。
その結果、データをk−匿名化する装置は、本発明によるパラメータkを用いて、利用者の利益と、ユーザのリスクとの相反する関係において、データの利用者の利益が最大になるようにk−匿名化を施したデータを作成することができる。
なお、Q(n)は、次式で表わされる。
k‐匿名化は、行動履歴の一部を一般化やあいまい化することにより、組み合わせることで個人を推定できる可能性のある情報(準識別子と呼ぶ。)の組み合わせ(準識別子群)と同じ準識別子群を少なくともk個以上存在する状態を作り出す処理を含む。
情報量モデル選択手段13は、情報量モデルとしてシャノンエントロピーを選択するとしてもよい。
この場合、リスクモデル選択手段15は、上述の数4の式で表わされるようなリスクモデルを生成する。このリスクモデルは、図2のように表わされる。
また、利益−リスクモデルは、パラメータkごとの、定量化された利益/リスクとデータの開示時間との関係として、例えば、図4のように表わされる。
図8(1)は、データ処理装置(例えば、プライバシー保護装置)によって、データにk−匿名化処理が行われる前の例である。
図8(2)は、匿名化パラメータ選択装置10によって選択されたパラメータkの値を用いて、データ処理装置(例えば、プライバシー保護装置)によって、データにk−匿名化処理が行われた後の例である。図8(2)は、k−匿名化処理によって、データの準識別子がk個以上存在する状態に加工されていることを、示している。
したがって、匿名化パラメータ選択装置10は、データの利用者の利益と、そのデータが利用されることによって特定される可能性のあるユーザのリスクとの関係における最適なパラメータkを選択することができる。
その結果、匿名化パラメータ選択装置10は、データをk−匿名化する装置に、利用者の利益と、ユーザのリスクとの相反する関係において、データの利用者の利益が最大になるようなパラメータkを提供することができる。
11 条件受付手段
12 ユーザ分布モデル選択手段
13 情報量モデル選択手段
14 利益モデル生成手段
15 リスクモデル選択手段
16 利益−リスクモデル生成手段
17 パラメータ選択手段
31 モデル記憶手段
Claims (7)
- データを利用する利用者の利益と、前記データが利用されることによって特定される可能性のあるユーザのリスクとに基づいて、前記データの匿名化を表わすパラメータkを選択する匿名化パラメータ選択装置であって、
前記データが利用されることに同意する前記ユーザの割合の分布であって前記パラメータkに対する分布を表わすユーザ分布モデルを選択するユーザ分布モデル選択手段と、
前記データの情報量と前記パラメータkとの関係を表わす情報量モデルを選択する情報量モデル選択手段と、
前記ユーザ分布モデル選択手段によって選択された前記ユーザ分布モデルと、前記情報量モデル選択手段によって選択された前記情報量モデルとに基づいて、同意した前記ユーザの割合と前記情報量とによって前記利用者が得る利益と、前記パラメータkとの関係を表わす利益モデルを生成する利益モデル生成手段と、
前記ユーザが特定されるリスクと前記パラメータkとの関係を表わすリスクモデルを選択するリスクモデル選択手段と、
前記利益モデル生成手段によって生成された前記利益モデルと、前記リスクモデル選択手段によって選択された前記リスクモデルとに基づいて、前記利益と前記リスクとの関係を表わす利益−リスクモデルを生成する利益−リスクモデル生成手段と、
前記利益−リスクモデル生成手段によって生成された前記利益−リスクモデルにおいて、利得が最大となるパラメータkを選択するパラメータ選択手段と、
を備える匿名化パラメータ選択装置。 - 前記ユーザ分布モデル選択手段は、前記ユーザ分布モデルとして正規分布を選択する請求項1に記載の匿名化パラメータ選択装置。
- 前記情報量モデル選択手段は、前記情報量モデルとしてシャノンエントロピーを選択する請求項1又は2に記載の匿名化パラメータ選択装置。
- 前記リスクモデル選択手段は、前記リスクモデルとしてストックオプションプライシングモデルを選択する請求項1から3のいずれか一項に記載の匿名化パラメータ選択装置。
- 前記パラメータkを選択するためのモデルを記憶するモデル記憶手段と、
前記パラメータkを選択するための条件を受け付ける条件受付手段と、をさらに備え、
ユーザ分布モデル選択手段は、前記条件受付手段によって受け付けられた条件及び前記モデル記憶手段に基づいて、前記ユーザ分布モデルを選択し、
前記情報量モデル選択手段は、前記条件受付手段によって受け付けられた条件及び前記モデル記憶手段に基づいて、前記情報量モデルを選択し、
前記リスクモデル選択手段は、前記条件受付手段によって受け付けられた条件及び前記モデル記憶手段に基づいて、前記リスクモデルを選択する、
請求項1から4のいずれか一項に記載の匿名化パラメータ選択装置。 - 請求項1に記載の匿名化パラメータ選択装置が実行する方法であって、
前記ユーザ分布モデル選択手段が、前記データが利用されることに同意する前記ユーザの割合の分布であって前記パラメータkに対する分布を表わすユーザ分布モデルを選択するユーザ分布モデル選択ステップと、
前記情報量モデル選択手段が、前記データの情報量と前記パラメータkとの関係を表わす情報量モデルを選択する情報量モデル選択ステップと、
前記利益モデル生成手段が、前記ユーザ分布モデル選択ステップによって選択された前記ユーザ分布モデルと、前記情報量モデル選択ステップによって選択された前記情報量モデルとに基づいて、同意した前記ユーザの割合と前記情報量とによって前記利用者が得る利益と、前記パラメータkとの関係を表わす利益モデルを生成する利益モデル生成ステップと、
前記リスクモデル選択手段が、前記ユーザが特定されるリスクと前記パラメータkとの関係を表わすリスクモデルを選択するリスクモデル選択ステップと、
前記利益−リスクモデル生成手段が、前記利益モデル生成ステップによって生成された前記利益モデルと、前記リスクモデル選択ステップによって選択された前記リスクモデルとに基づいて、前記利益と前記リスクとの関係を表わす利益−リスクモデルを生成する利益−リスクモデル生成ステップと、
前記パラメータ選択手段が、前記利益−リスクモデル生成ステップによって生成された前記利益−リスクモデルにおいて、利得が最大となるパラメータkを選択するパラメータ選択ステップと、
を備える方法。 - コンピュータに、請求項6に記載の方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
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JP2014000768A JP6161545B2 (ja) | 2014-01-07 | 2014-01-07 | 匿名化パラメータ選択装置、方法及びプログラム |
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JP2014000768A JP6161545B2 (ja) | 2014-01-07 | 2014-01-07 | 匿名化パラメータ選択装置、方法及びプログラム |
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JP2015130022A JP2015130022A (ja) | 2015-07-16 |
JP6161545B2 true JP6161545B2 (ja) | 2017-07-12 |
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ID=53760710
Family Applications (1)
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