November 22, 2016
Tadashi Onodera
Big Data User WG© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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目次• Big Dataの振り返り• Big Dataのプライバシの動向• Big Data WG策定文書のご紹介• WG活動のご案内
資料中の意見はWG見解であり、講演者の属する法人等の公式見解ではありません。
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Big Dataの振り返り© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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ビッグデー
タの経済効
果は大きい• Big data:The next frontier for
innovation,competition,and productivity(2011)• ビッグデータの活用で特に成長が見込まれる5つの部門を対象に、ビッグデータ活用により発現する経済効果・便益について推計を行った。
• 米国のヘルスケア産業は3,333億ドルの経済効果• 欧州の公共事業では最大3,000億ドルの経済効果• 米国の小売業では生産性0.5%増加、売上純利益は60%以上増加• 製造業では開発コストが25%減少、製品の市場投入までの期間が20%～50%短縮化、利益マージンが2%～3%増
加、オペレーションコストが10%～25%削減、そして7%の収入増• 位置情報サービス分野では2020年までに累計7,000億ド
ルから8,200億ドルの経済効果• ビッグデータへの注目が高まった© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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• 平成24年度 情報通信白書

ビッグデー
タに多様なデータが集まる• ビッグデータの定義：利用者の商品・デジタルコンテン
ツ等の購買履歴や決済情報、コミュニケーションの発信履歴など膨大なデータを活用し、サービス革新を行う• 主要プレーヤー：米国のネット系プラットフォーマー• 今後はM2M等のセンサネットワークなどの多様なデータが使われる事が予測されていた© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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IoT化によりBigDataに集まるデータソースが増える• 平成27年4月 産業構造審議会• 「CPSによるデータ駆動型社会の到来を見据えた変革」と称し、リアルとデジタル空間が相互に連動するようになってきたことを示す© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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データ総量・ト • The Digital Universe of Opportunities（2014年）
ラフィック・ク• デジタルデータ総量
ラウド保管デー• 2013年：4.4 ゼタバイト
タ量も増える• 2020年：44ゼタバイト（44兆ギガバイト）• Cisco Global Cloud Index（2015）• クラウドのネットワークトラフィック量• 2014年：2.1 ゼタバイト• 2019年：8.6ゼタバイト• パーソナル／ビジネス向けクラウド、M2M接続の増加• 2019年には全データ総量の51％がPC以外のデバイスで管理されると予想© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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ビッグデータを支えるテクノロジー市場も成長• 2015年 国内ビッグデータテクノロジー／サービス市場規模(2016)• インフラストラクチャ、ソフトウェア、サービスの3つの市場セグメントに分類し、分析• 2020年に約2,889億円に到達、2015-2020年のCAGRは25.0％を試算© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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Big Dataのプライバシの動向© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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集めた情報のプライバ
シ配慮が必要である• EUデータ保護規則(2016)• EUデータ保護指令から規則に改正• 欧州議会、閣僚理事会、欧州委員会が合意、採択• 2018年5月までに各国で適用• 日本企業に求められる対応• 処理対象の個人データおよび処理過程を特定• 適切な安全対策を実施• EU域外へのデータ移転にあたり、適切な方法を選択し運用を実施• インシデント発生時には、データ主体および監督機関に通知• データ保護影響評価を実施し、必要に応じて監督機関に通知• など• EU市場で事業を展開する日本企業にも影響• 違反した場合、最大で2,000万ユーロまたは前年度の全世界連結売上の4％のいずれか高い方を制裁金とする© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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データ活用とプライバシのバランスが必要• European Data Protection Supervisor「Meeting the challenges of big data」(2015)• ビッグデータによるイノベーションの促進とプライバ
シーに係る基本的な権利の保護はバランスが必要• ビッグデータの責任ある持続的発展に不可欠な要素• 透明性：組織は、個人データをどのように処理しているかについて、透明性を高めるべきである• ユーザコントロール：自己のデータがどのように利用されるかについて、ユーザに高いレベルのコントロールを与える• プライバシー・バイ・デザイン：製品やサービスの中にユーザ本位のデータ保護を設計する• 責任：何をするかについて一層の責任を持つ© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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• Privacy by Design in Big Data(2015)

データ活用とプライバシのバランスが必要• Big Data対PrivacyからBig Data with Privacyへのシフト• ビッグデータのプライバシー課題• 制御と透明性の欠如• データの再利用性• データの推定と再特定• プロファイリングと自動化された意思決定• ビッグデータのバリューチェーンのフェーズ毎に具体的な推奨事項を整理© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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「匿名化」
でプライバシを守る• 個人が再識別できず、個人に関する情報を知ることができないような方法で、個人データを修正するプロセス• データセットの有用性を損なうこと無しに利用できる、完璧な匿名化技術を実現する事は困難• Privacy by Design in Big Dataで整理された匿名化技術© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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米国での匿名化の要求（FTC）• Protecting Consumer Privacy in an Era ofRapid Change: Recommendations For
Businesses and Policymakers(2016)• 「プライバシー・バイ・デザイン」「消費者への簡潔な選択肢の提供」「透明性の確保」を提唱• 事業者は、そのデータの非識別化を確保するために合理的な措置を講ずるべきである• 事業者は、そのデータを非識別化された形態で保有および利用し、そのデータの再識別化を試みないことを、公に約束すべきである• 事業者がかかる非識別化されたデータを他の事業者に提供する
場合には、それがサービス提供事業者であろうとその他の第三者であろうと、その事業者がデータの再識別化を試みることを契約で禁止すべきである• コンテンツ配信会社が、非識別化したユーザの視聴履歴データを提供し、映画推薦アルゴリズムの開発コンテストを行ったところ、他社が運営するユーザレビューと紐付けることでユーザ情報の一部を再識別化出来てしまったため、FTCが指摘、その結果コンテストは中止© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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非構造化
データの非識別化・匿名化とAI• 米国NISTの個人情報非識別化ガイドライン「NISTIR 8053 De-Identification of PersonalInformation」(2015年12月)（http://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2015/NIST.IR.8053.pdf）• 非構造化データの非識別化・匿名化における課題• 直接識別子が必ずしも明確化されていないケースがある（例．マルチメディア・コンテンツの動画・音声）• ユーザーが、プライバシーに関わる情報を追加したり、削除したりするケースがある（例．電子カルテの医師コメント、添付画像など）• 非識別化して法令要件をクリアした個人データが、後から再識別化できてしまうケースがある（例．医薬品副作用報告データを利用した2次解析研究）• （例）医療分野のAI（例．機械学習）を利用した非識別化システムに関する研究「Large-scale evaluation of automated clinical notede-identification and its impact on informationextraction.」
J Am Med Inform Assoc. 2013 Jan 1;20(1):84-94. doi:10.1136/amiajnl-2012-001012. Epub 2012 Aug 2.
（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22859645）© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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Big Data WG策定文書のご紹介© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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ビッグデータのセキュ
リティ/プライバシ課題• Top 10 Big Data Security and Privacy
Challenges(2012)• 1. 分散プログラミングフレームワークにおけるセキュアな計算処理• 2. ノンリレーショナルデータストアのセキュリティのベストプラクティス• 3. セキュアなデータ保存とトランザクションのログ• 4. エンドポイントの入力の検証／フィルタリング• 5. リアルタイムのセキュリティ／コンプライアンスモニ
タリング• 6. 拡張性があり構成可能なプライバシー保護データマイニング／分析• 7. 暗号化により強制されたアクセス制御とセキュアな通信• 8. 詳細なアクセス制御• 9. 詳細な監査• 10. データ来歴日本語訳がダウンロード出来ます。
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ビッグデータのセキュ
リティ/プライバシ対応• Big Data Security and Privacy Handbook:
100 Best Practices in Big Data Securityand Privacy(2016)• 「ビッグデータのセキュリティ／プライバシーにおける十大脅威」で提示した課題への対応方法を紹介• 例：“6. 拡張性があり構成可能なプライバシー保護データマイニング／分析”の対応• 6.1 Implement differential privacy• 6.2 Utilize homomorphic encryption• 6.3 Maintain Software infrastructure• 6.4 Use separation of duty principle• 6.5 Be aware of re-identification techniques• 6.6 Incorporate awareness training with focus on privacy
regulations• 6.7 Use authorization mechanisms• 6.8 Encrypt data at rest
• 6.9 Implement privacy-preserving data composition• 6.10 Design and implement linking anonymized datastores

日本語訳の作成を検討中です。
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WG活動のご紹介© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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Big Dataのセキュリ
ティ／プライバシの検討• CSAグローバルのBig Data WGと協調する方針• Big Data Security and Privacy Handbook: 100 Best
Practices in Big Data Security and Privacyの翻訳を検討• Big Dataのセキュリティ／プライバシのベスト
プラクティスを整理し、グローバルに展開• セキュリティ・バイ・デザイン• プライバシ・バイ・デザイン• 匿名化技術、再識別化技術• 機械学習・深層学習• 利便性とプライバシのバランスが取れている必要がある
ため、Big Dataによるデータ活用についても調査し、事例集などを作成予定• 他WGとの連携• IoT WG、SLAイノベーションWGなど© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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ありがとうございました© 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアン
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