JP6456162B2 - 匿名化処理装置、匿名化処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
前記入力データを受け付ける入力部と、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理部と、
匿名化済みデータを記憶する第一の記憶部と、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力部と、
匿名性を判断するための匿名化パターンを記憶する第二の記憶部と、を有し、
前記出力部は、前記複数の匿名化済みデータに基づいて前記匿名化パターンを生成して前記第二の記憶部に格納し、前記第一の記憶部に記憶されている匿名化済みデータに含まれる情報項目の各々と、前記匿名化パターンに含まれる情報項目の各々とが一致する場合、匿名化済みデータから出力データを生成して出力する。
図1は、実施の形態に係る匿名化処理装置の概要を示す図である。匿名化処理装置10は、外部システム等から、個人情報が含まれた入力データを受け付け、受け付けた入力データに対して匿名化処理を行う。また、匿名化処理装置10は、匿名化されたデータ(出力データ)を外部システム等に対して出力する。
図2は、実施の形態に係る匿名化処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。実施の形態に係る匿名化処理装置10は、CPU101と、ROM102と、RAM103と、HDD104と、操作部105と、表示部106と、ドライブ装置107と、NIC(Network Interface card)108とを有する。
図3は、実施の形態に係る匿名化処理装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。実施の形態に係る匿名化処理装置10は、一時記憶部201と、設定情報記憶部202と、入力部203と、機械学習部204と、匿名化処理部205と、出力判断部206と、匿名化パターンDB記憶部207とを有する。これら各手段は、匿名化処理装置10にインストールされた1以上のプログラムが、CPU101に実行させる処理により実現され得る。
(入力データ格納処理)
図5は、入力データ格納処理の処理手順の一例を示す図である。図6は、匿名化前データ及び匿名化処理管理情報の一例を示す図である。図5及び図6を用いて、入力部203に入力データが入力され、一時記憶部201に格納されるまでの処理手順について説明する。
図7は、匿名化方法及び匿名化レベルを設定する処理手順の一例を示す図である。図8は、匿名化方法及び匿名化レベルが設定された匿名化処理管理情報の一例を示す図である。図7及び図8を用いて、機械学習部204が匿名化処理管理情報に匿名化方法及び匿名化レベルを設定する処理手順について説明する。
図9は、匿名化処理の処理手順の一例を示す図である。図10は、匿名化後データ及び匿名化処理管理情報の一例を示す図である。図9及び図10を用いて、匿名化処理部205が、匿名化処理管理情報に基づいて匿名化処理を行う処理手順について説明する。
図11は、出力処理の処理手順の一例を示す図である。図12は、出力判断部の処理で入出力される各種データの一例を示す図である。図13は、教師データの一例を示す図である。図11乃至図13を用いて、匿名化後データに基づいて出力データを出力する処理手順について説明する。
図14は、匿名化処理における一般化の度合いを変更する場合の処理手順の一例を示す図である。図14を用いて、機械学習部204が教師データに基づいて一般化の度合いを調整した場合に、匿名化処理部205が再度匿名化処理をやり直す場合の処理手順について説明する。
匿名化処理部205は、匿名化処理管理情報DBに格納されている各匿名化処理管理情報の各々の「生成日時」と現在の日時とを比較することで、リアルタイム性定義情報の保持期限に設定されている時間を経過しても、出力データとして出力されていないデータ(保持時間内にk−匿名性を満たせなかったデータ)の有無を確認する。
機械学習部204は、外部システム等から受け取った教師データ又は出力判断部206から受け取った教師データに基づき、一般化の度合いを調整する。機械学習部204は、教師データを利用者に参照させると共に、利用者からの指示に従って一般化の度合いを調整するようにしてもよいし、教師データに基づいて自動的に一般化の度合いを調整するようにしてもよい。
以上、実施の形態に係る匿名化処理装置10は、外部システム等から入力される入力データに対して匿名化処理を行い、k−匿名性を満たす場合に、匿名化された出力データを出力するようにした。これにより、実施の形態に係る匿名化処理装置10は、継続的に入力されるデータに対して、匿名性を保証しつつリアルタイムに匿名化を行うことができる。
入力データに対して匿名化を行い、匿名化された出力データを出力する匿名化処理装置であって、
前記入力データを受け付ける入力部と、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理部と、
匿名化済みデータを記憶する第一の記憶部と、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力部と、
を有する、匿名化処理装置。
(第2項)
前記出力部は、前記第一の記憶部に記憶されている匿名化済みデータに含まれる情報項目の各々が一致している匿名化済みデータが、少なくとも所定の数以上存在する場合に、前記匿名性指標を満たすと判断する、第1項に記載の匿名化処理装置。
(第3項)
匿名性を判断するための匿名化パターンを記憶する第二の記憶部を有し、
前記出力部は、前記複数の匿名化済みデータに基づいて前記匿名化パターンを生成して前記第二の記憶部に格納し、前記第一の記憶部に記憶されている匿名化済みデータに含まれる情報項目の各々と、前記匿名化パターンに含まれる情報項目の各々とが一致する場合、匿名化済みデータから出力データを生成して出力する、第1項又は第2項に記載の匿名化処理装置。
(第4項)
前記処理部は、所定の条件を満たす場合に、前記第一の記憶部に記憶されている匿名化済みデータを削除する、第1項乃至第3項のいずれか一項に記載の匿名化処理装置。
(第5項)
前記所定の条件は、匿名化済みデータに対応する前記入力データが、前記入力部で受け付けられてからの経過時間、又は、前記第一の記憶部に記憶可能なレコード数が所定の閾値を超えた場合である、第4項に記載の匿名化処理装置。
(第6項)
抽象度を指定する機械学習部を有し、
前記処理部は、前記抽象度に基づいて前記入力データに対して匿名化を行い、
前記出力部は、前記複数の匿名化済みデータが前記匿名性指標を満たすか否かの判断結果を前記機械学習部に送信し、
前記機械学習部は、前記判断結果に基づいて前記抽象度を変更する、第1項乃至第5項のいずれか一項に記載の匿名化処理装置。
(第7項)
前記処理部は、前記抽象度が変更された場合、変更された前記抽象度に基づいて前記入力データに対して再度匿名化を行う、第6項に記載の匿名化処理装置。
(第8項)
入力データに対して匿名化を行い、匿名化された出力データを出力する匿名化処理装置の匿名化処理方法であって、
前記入力データを受け付ける入力ステップと、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理ステップと、
匿名化済みデータを第一の記憶部に記憶させる記憶ステップと、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力ステップと、
を有する、匿名化処理方法。
(第9項)
入力データに対して匿名化を行い、匿名化された出力データを出力する匿名化処理装置のプログラムであって、
匿名化処理装置に、
前記入力データを受け付ける入力ステップと、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理ステップと、
匿名化済みデータを第一の記憶部に記憶させる記憶ステップと、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力ステップと、
を実行させるプログラム。
<実施形態の補足>
以上、本発明は実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。
201 一時記憶部
202 設定情報記憶部
203 入力部
204 機械学習部
205 匿名化処理部
206 出力判断部
207 匿名化パターンDB記憶部
Claims (10)
- 入力データに対して匿名化を行い、匿名化された出力データを出力する匿名化処理装置であって、
前記入力データを受け付ける入力部と、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理部と、
匿名化済みデータを記憶する第一の記憶部と、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力部と、
匿名性を判断するための匿名化パターンを記憶する第二の記憶部と、を有し、
前記出力部は、前記複数の匿名化済みデータに基づいて前記匿名化パターンを生成して前記第二の記憶部に格納し、前記第一の記憶部に記憶されている匿名化済みデータに含まれる情報項目の各々と、前記匿名化パターンに含まれる情報項目の各々とが一致する場合、匿名化済みデータから出力データを生成して出力する、
匿名化処理装置。 - 入力データに対して匿名化を行い、匿名化された出力データを出力する匿名化処理装置であって、
前記入力データを受け付ける入力部と、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理部と、
匿名化済みデータを記憶する第一の記憶部と、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力部と、
抽象度を指定する機械学習部と、を有し、
前記処理部は、前記抽象度に基づいて前記入力データに対して匿名化を行い、
前記出力部は、前記複数の匿名化済みデータが前記匿名性指標を満たすか否かの判断結果を前記機械学習部に送信し、
前記機械学習部は、前記判断結果に基づいて前記抽象度を変更する、
匿名化処理装置。 - 前記出力部は、前記第一の記憶部に記憶されている匿名化済みデータに含まれる情報項目の各々が一致している匿名化済みデータが、少なくとも所定の数以上存在する場合に、前記匿名性指標を満たすと判断する、請求項1又は2に記載の匿名化処理装置。
- 前記処理部は、所定の条件を満たす場合に、前記第一の記憶部に記憶されている匿名化済みデータを削除する、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の匿名化処理装置。
- 前記所定の条件は、匿名化済みデータに対応する前記入力データが、前記入力部で受け付けられてからの経過時間、又は、前記第一の記憶部に記憶可能なレコード数が所定の閾値を超えた場合である、請求項4に記載の匿名化処理装置。
- 前記処理部は、前記抽象度が変更された場合、変更された前記抽象度に基づいて前記入力データに対して再度匿名化を行う、請求項2に記載の匿名化処理装置。
- 入力データに対して匿名化を行い、匿名化された出力データを出力し、第一の記憶部と第二の記憶部とを有する匿名化処理装置の匿名化処理方法であって、
前記入力データを受け付ける入力ステップと、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理ステップと、
匿名化済みデータを前記第一の記憶部に記憶させる記憶ステップと、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力ステップと、を有し、
前記出力ステップにおいて、前記匿名化処理装置は、前記複数の匿名化済みデータに基づいて、匿名性を判断するための匿名化パターンを生成して前記第二の記憶部に格納し、前記第一の記憶部に記憶されている匿名化済みデータに含まれる情報項目の各々と、前記匿名化パターンに含まれる情報項目の各々とが一致する場合、匿名化済みデータから出力データを生成して出力する、
匿名化処理方法。 - 入力データに対して匿名化を行い、匿名化された出力データを出力し、第一の記憶部と抽象度を指定する機械学習部とを有する匿名化処理装置の匿名化処理方法であって、
前記入力データを受け付ける入力ステップと、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理ステップと、
匿名化済みデータを前記第一の記憶部に記憶させる記憶ステップと、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力ステップと、を有し、
前記処理ステップにおいて、前記匿名化処理装置は、前記抽象度に基づいて前記入力データに対して匿名化を行い、
前記出力ステップにおいて、前記匿名化処理装置は、前記複数の匿名化済みデータが前記匿名性指標を満たすか否かの判断結果を前記機械学習部に送信し、
前記機械学習部は、前記判断結果に基づいて前記抽象度を変更する、
匿名化処理方法。 - 入力データに対して匿名化を行い、匿名化された出力データを出力する匿名化処理装置のプログラムであって、匿名化処理装置を、
前記入力データを受け付ける入力部、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理部、
匿名化済みデータを記憶する第一の記憶部、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力部、
匿名性を判断するための匿名化パターンを記憶する第二の記憶部、として機能させるためのプログラムであり、
前記出力部は、前記複数の匿名化済みデータに基づいて前記匿名化パターンを生成して前記第二の記憶部に格納し、前記第一の記憶部に記憶されている匿名化済みデータに含まれる情報項目の各々と、前記匿名化パターンに含まれる情報項目の各々とが一致する場合、匿名化済みデータから出力データを生成して出力する、
プログラム。 - 入力データに対して匿名化を行い、匿名化された出力データを出力する匿名化処理装置のプログラムであって、匿名化処理装置を、
前記入力データを受け付ける入力部、
前記入力データに対して匿名化を行い、匿名化された前記入力データに対応する匿名化済みデータを生成する処理部、
匿名化済みデータを記憶する第一の記憶部、
前記第一の記憶部に記憶されている複数の匿名化済みデータが匿名性指標を満たす場合に、前記複数の匿名化済みデータの各々に対応する複数の出力データを生成して出力し、前記複数の匿名化済みデータを前記第一の記憶部から削除する出力部、
抽象度を指定する機械学習部、として機能させるためのプログラムであり、
前記処理部は、前記抽象度に基づいて前記入力データに対して匿名化を行い、
前記出力部は、前記複数の匿名化済みデータが前記匿名性指標を満たすか否かの判断結果を前記機械学習部に送信し、
前記機械学習部は、前記判断結果に基づいて前記抽象度を変更する、
プログラム。
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