情報処理学会第 86 回全国大会

4ZD-01

混合型データセットに対する k m –匿名化手法
金澤 理乃 †
神奈川大学 †小林 雅弥 ‡神奈川大学大学院 ‡藤岡 淳 §神奈川大学 §永井 彰 ‖NTT 社会情報研究所 ‖1 はじめに千田 浩司 ¶群馬大学 ¶安田 幹 ∗∗NTT 社会情報研究所 ∗∗2 準備

人工知能やデータマイニングの研究・開発が

2.1

k–匿名性

進むにつれ，個人情報を含んだビッグデータ

k–匿名性とは Sweeney が考案したプライバの需要は高まってきている．しかしこのようなシ保護指標である．これは，個人情報からなるデータはプライバシを侵害する可能性を含み，データベースにおいて，同じ準識別子の組を持

ビッグデータの活用には k–匿名化のような個つデータ主体が k 人以上いる状態を意味する．

人の特定を防ぐための処理が必要不可欠であ

2.2

k m –匿名性る．本研究では，ヘルスケアデータなどの高次

k m –匿名性とは Terrovitis らが提案した匿名元トランザクションデータに対する匿名化を考性指標であり，これは攻撃者が持つ背景知識がえる．Aggarwal らの研究により，高次元データ高々 m 個のアイテムまでと制限した場合に，少に対して k–匿名化手法の使用は困難であるとなくともそれら m 個のアイテムが同一となる示されたため，Terrovitis らは k–匿名性の制約レコードが k 個以上存在することを保証するプを強めた k –匿名性を提案し，一般化のみを用ライバシ保護指標である．

m

いた手法を構築した．Poulis らは軌跡データのk m –匿名化手法を提案した [2] が，提案された

3 提案手法手法は 2 値行列データにおいて使用できなかっ

本節では，混合型データに対する k m –匿名化た．また，小林らは，2 値行列データにおいて手法を提案する．以下は提案手法となる匿名化

一般化を用いない手法を提案した [1] が，多値のブロック図を示す (図 1)．

データが混在した場合には使用できないことが問題点として挙げられる．そのため本稿では，2 値と多値の両方が混在する行列データ (混合型データ) に対する k m –匿名化手法を提案し，その有用性を検証する．

km -anonymization method for mixed-type datasets† Ayano Kanazawa, Kanagawa University‡ Masaya Kobayashi, Kanagawa University§ Atsushi Fujioka, Kanagawa University¶ Koji Chida, Gunma University‖ Akira Nagai, NTT Social Informatics Laboratories∗∗ Kan Yasuda, NTT Social Informatics Laboratories

図1

提案手法のブロック図

まず，混合型データを 2 値データと多値データに分割し，2 値データは小林らによる 2 値行列に対する k m –匿名化手法を用い，多値データは Poulis らによる一般化を用いた k m –匿名化

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Algorithm 1 結合処理

4.2

実験結果

Input: 2 値データセット Tb ，多値データセッ

実験結果を表 1 に示す．ここで，Tb′ ，Tp′ ，T ′ト Tp , 匿名化パラメータ k，アイテム数 mにおける値はそれぞれ M が，20，10，30 のと

Output: k m –匿名性を満たした混合型データ
セット Tきのものであることに注意されたい．

′

表1

1: A = Tb の列数，V = Tb の列番号の組からなる部分集合 (|V | = A Cm−1 )情報損失量の評価

Tb′Tp′

T′

2: T ′ = Tb

loss ave0.001170.047130.01649

3: for i in Tp の列数 doloss max

0.00125

0.047130.01654

loss min0.00105

0.047130.01641

4:

T ′ の最終列に Tp の i 列目を追加

5:

for v in V do

6:

T ′ の v 列目と A + i 列目で構成される

5 考察

データ τ を作成
7:

混合型データを分割した後，それぞれに匿名

if τ が k m –匿名性を満たさない then
τ が k m –匿名性を満たすよう T ′ の

8:

A + i 列目を一般化
9: return

化処理を行なう手法であるため，情報損失量が大きくなると思われていた．しかし，図 1 を見ると，全体の 1.7% 程度しか損失がなく，そのT′最大，最小の幅が小さいこともわかる．また，結合処理では，匿名化データの多値部分に対し手法を用いて，匿名化を行う．その後，今回，新たに提案する k m –匿名性を満たすための結合処理を行う (Algorithm 1)．てさらに一般化を用いているが，一般化は階層構造であるため，元データに対する匿名化処理として問題がないと言える．

4 実験

6 まとめ

人工的に作成した 1000 × 30 の混合型データで数値実験を行い，情報損失の量を検証する．
4.1

実験設定

本稿では，混合型データに対する k m –匿名化手法を提案した．加えて，数値実験により，少ない情報損失量で，匿名化が行えることを確か

混合型データを 20 列が 2 値データ，10 列が多値 (7 値) データで構成し匿名化パラメータ kは 10，アイテム数 m は 2 とする．また，評価指標としては匿名化前後においてどの程度値が変更されたかを測るために情報損失として以下めた．今後の課題として，匿名化パラメータやデータ列数などの値を変更し, 本手法で今回使用したデータセットと異なる内容や形式のデータセットを用いても汎用的に使用出来るかどうか確認することが挙げられる．の式を用いる．このとき，N をデータ行数，Mをデータ列数，ij をそれぞれ行番号，列番号，n を多値数，#X を値の要素数とする．
′|Xij − Xij|
2 値データ1 ∑′loss :=N M ij  #Xij − #Xij 多値データn

参考文献[1] M. Kobayashi, et al. Extended k m –anonymity for randomization applied to binary data.
In PST2023, pp. 221–227. IEEE, 2023.
[2] G. Poulis, et al. Apriori-based algorithms

実験は 25 回ずつ行ない，その平均値 (loss ave)，for k m -anonymizing trajectory data. TDP,最大値 (loss max )，最小値 (loss min) を求める．

7(2):165–194, 2014.

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