論文

Journal of the DBSJ Vol.7, No.1

アイデンティティ管理におけるプラ
イバシー属性オントロジを用いた開示属性の分類Classification of Demanded Attributewith Privacy Attribute Ontology in Identity Management

1.

はじめに

オンラインサービスの多様化とともに，商用サイトのサービ
ス・プロバイダから様々な個人情報の入力を要求されるようになってきている．一方，住所氏名などの煩瑣な入力を効率化するため，個人情報をアイデンティティ・プロバイダに記憶しておき，簡単な操作で情報を開示する枠組みが提唱されている．Liberty

Alliance[?] はサービス・プロバイダおよびアイデンティティ・プ
ロバイダの間で Circle of Trust を形成し，信用できる相手に対し開示するものである． Microsoft が提唱しているオープンな村上 耕平 ♥

Gail-Joon Ahn ♠岩井原 瑞穂 ♦吉川 正俊 ♣

Kouhei MURAKAMI
Gail-Joon Ahn

により，開示する属性の集合が選択される仕組みになっている．
Mizuho IWAIHARA
Masatoshi YOSHIKAWAこれにより会社など所属する組織に関するアイデンティティなの規格である Card Space[?](以前は InfoCard と呼んでいた) は，
ユーザ個人の端末で個人情報属性をあらかじめ作成したカードに登録しておき，開示要求に対しユーザが適切なカードを選ぶこと

かあるいは趣味や私生活に関するアイデンティティなのかをユー
ザが使い分けることができる．また OpenID[?] は，個人の ID
近年，アイデンティティプロバイダに個人情報を蓄積し，として URL 等を利用し認証を行なうサービスの規格であるが，サービスプロバイダの要求する個人情報属性を利用者の許可のもOpenID 属性交換仕様書を用いて名前や住所などどの属性を共とに開示する枠組みが提案されているが，利用者が開示の判断を有するかをユーザが管理することができる．このような個人情報行うために有用な情報を提供する必要がある．本論文では，プラの開示制御は，例えばソーシャル ネットワークにおいて，本名やイバシー属性オントロジを構築し，要求されている属性に意味的

顔写真などのプロフィールをコミュニティに 開示するかどうかに近い属性をオントロジの中から検索する手法について考察すなど，複雑多様化するネットワーク社会において，自分のアイデる．求まった属性に付加された情報から，要求されている属性のンティティやプライバシー情報に関する取扱いポリシーをユーザ

重要度を求めることができる．

自身が設定するという点で重要である．上に述べた標準化動向は
いずれも個人情報属性開示の判断をユーザに求めることを基本とRecently, several frameworks to disclose service
providers user’s privacy information , accumulatedby the identity providers, are proposed. Within suchframeworks, it is necessary to supply useful information for the user to decide whether the disclosure ofa privacy attribute should be avoided or not. In
this paper, We construct the privacy attribute ontology and propose a method of retrieving attributefrom the ontology that has close meaning with thedemanded attribute. Pieces of information are appended to each privacy attributes in order to calculate the risk of the disclosure of the attribute.

しているが，ユーザにとって毎回同じような入力を求められるのは煩雑である．また，開示した情報がユーザが予想しなかった形のプライバシー侵害につながることもあり，プライバシー侵害の可能性のある属性開示をシステムが指摘できることが望ましい．
本研究では，個人情報の開示を行なう際に，ユーザに対して，要求された属性の開示に伴うリスクを提供するためのシステムを提案する．具体的には，プライバシー属性オントロジを構築しておき，サービス・プロバイダから要求されている属性の重要度を求める．一般に，個人情報属性の開示範囲をユーザが選択する場
合，開示される相手やその信用度に加え，開示する属性が本人に取ってプライバシー性の高いものであるかの精神的苦痛度や，クレジットカード情報など悪用されると経済的リスクのある経済損
失度の尺度が考えられる．また，プライバシーに関する個人の考
え方や感じ方は多様であり，標準的な重要度を修正して，ユーザ
ごとのプライバシーに関する選好を反映する機能が必要である．

♥
♦
♠

♣

このような機能をオントロジに統合することにより，ユーザの開学生会員

京都大学大学院情報学研究科修士課程

kmurakami@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp
正 会 員

京 都 大 学 大 学 院 情 報 学 研 究 科に近い開示判断をユーザに提示できることができると考えられ

iwaihara@i.kyoto-u.ac.jp
非 会 員 Department of Software and Information Systems, University of North Carolina at Charlottegahn@uncc.edu

る．また，経済的リスクの高い属性が要求されている場合は，そ正 会 員

求される属性オントロジ内のマッチング手法を提案した．具体的

京 都 大 学 大 学 院 情 報 学 研 究 科

yoshikawa@i.kyoto-u.ac.jp

1

示基準や選好をシステムが把握しておき，ユーザが指定するもの

れをユーザに警告することが考えられる．
本論文では，提案システムを構築する上での第一段階としてプライバシー属性オントロジを試作し，サービスプロバイダから要

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論文

Journal of the DBSJ Vol.7, No.1には，日本ネットワークセキュリティ協会 (JNSA)[?] が提案し

3.

提案手法

ているプライバシー属性の 8 つの分類を参考に，プライバシー属

3.1

本提案の概要性を分類し，特定の Web サイト上で要求されるプライバシー属
性をオントロジに加えて，プライバシー属性オントロジを構築した．また，サービスプロバイダから要求される属性とオントロジ
内の属性のマッチング実験を行った．
本論文では，次節において関連研究について述べる．その後，第 3 節では提案手法の概要について述べる．第 4 節では，提案
システム内で利用するプライバシー属性オントロジについて述べる．第 5 節においては，開示を要求されたプライバシー属性とプライバシー属性オントロジ内の属性のマッチング手法について述べる．第 6 節では，提案システムのプロトタイプについて述べ，
第 7 節で評価実験について述べる．最後に本論文のまとめを述

本論文では，サービスプロバイダからプライバシー属性の開示が要求された際に，属性を開示することでユーザがどの程度不利
益な影響を受ける可能性があるか考慮し，要求された属性の開示
リスクをユーザに提供する手法を提案する．ユーザに開示リスクを提示することで，要求された属性の開示判断を支援する．

3.2

際に，ユーザに対してそれらの属性の開示リスクを提示するためには，以下の要求を満たす必要がある．

1. サービスプロバイダから開示を要求されるプライバシー属性
や，属性の組合わせごとに，潜在するリスクは異なる．例え

べる．

2.

要求事項

サービスプロバイダからプライバシー属性の開示が要求された

ば「氏名」を Web 上で知られても身元は容易に特定されな

関連研究

いが，
「氏名」と「住所」が知られると，その人の身元は容易に特定される．また「クレジットカード番号」が知られて

近年，情報漏えい事件の多発や被害の深刻化を背景に，Web悪用されるとき，「氏名」や「住所」と比較して経済的な被上でのプライバシー保護に関する研究が活発に行われている．
プライバシー保護を技術的に実現しようとするアーキテクチャ

害を負うリスクが高いと考えられる．そこで，属性ごとにどとして P3P が挙げられる．P3P[?] はインターネットを含むネッのようなリスクが存在するかを保持するデータ構造が必要となる．

トワーク上のプライバシー保護を目的とした技術標準であり，同標準を用いて Web サイトはプライバシーポリシーを標準化され2. Web 上で要求されるプライバシー属性には様々なものがあた，機械可読な XML 形式で記述することが出来る．また，ユーり，未知の属性が要求されたときには，その属性を既存のザ側では，P3P 対応のクライアントツールまたはブラウザによっ

データ構造に追加する必要がある．また，未知の属性のリス
クも半自動的に推測出来ることが望ましい．

て，個人情報収集画面において Web サイトのプライバシーポリ
照合して，個人情報を開示するか否かの判断を自動的に行うこ

3. ユーザはサービスプロバイダにプライバシー属性を開示する
際，Web 上の入力フォームの項目名を確認して属性の記入とが出来る．また，論文 [?] では，google 等の検索サービスとを行う．このため，入力フォームの項目名を入力に，その属P3P を組み合わせ，P3P の仕組みから取得したプライバシーポ

性のリスクを算出する必要がある．

シーを参照したり，予め登録しておいた個人情報とポリシーをリシーからどの程度個人情報を開示するリスクがあるのか判断

3.3

設計方針

し，そのリスクを検索結果一覧に表示することが出来る．しか

前節の要求事項 (1)(2) のデータ構造は，オントロジの概念階し，本研究は，プライバシーポリシーから個人情報の開示判断を層を利用する．オントロジを利用することで，プライバシー属性

行うのではなく，サービスプロバイダから要求される個人情報のをクラスとして分類し，そのクラスの個体に経済的損失のリスク

重要度を利用して開示判断を行う点において，これらの関連研究

や精神的苦痛のリスクを保持させる．また，オントロジの公理をとは異なる．

用いてプライバシー属性の組み合わせクラスを記述することによ一方，近年，我が国でも個人情報保護法が施行され，プライバ

り，「氏名」と「住所」といった組み合わせに対応するリスクを保シーの保護に関する研究が盛んに行われるようになってきてい持させることが出来る．また，未知のプライバシー属性が要求さる．個人情報の分類について，文献 [?] では，プライバシー属性

れた場合には，オントロジの既存の属性で概念的に近い属性を算を経済的損失度と精神的苦痛度の尺度でリスク付けし，開示する

出することで，未知の属性をオントロジに追加し，リスクを推定

プライバシー属性の価値を，推定損害賠償額から求める試みが行することが可能になると考えられる．

われている．

要求事項 (3) の属性判断に関しては，要求された属性名とオン

オントロジに関する研究も多く行われている．文献 [?] では，

トロジに格納されている属性名の類似度計算を行い，オントロジ

二つのオントロジについて，各オントロジの任意の一つのノードに格納された中で類似度の高い属性を利用者に提示する．利用者を組にして，Jaro-Winkler[?] と WordNet を利用した辞書的類は提示された属性から要求されている属性を選択し，その属性の似度，構造的類似度，外延的類似度，からなる類似度計算を行い，リスクをオントロジから求めることが可能になると考えられる．

高精度なオントロジの統合を実現している．本研究では，この辞

そこで，提案システムは次の手順で作成する．

書的類似度の算出方法の一部を参考に，要求された属性とオント
ロジのマッチングを行っている．

2

1. プライバシー属性のオントロジの構築
2. 要求された属性とオントロジ内の属性とのマッチング

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論文

Journal of the DBSJ Vol.7, No.1

4.3

プライバシー属性オントロジの作成

本論文では，サービスプロバイダから要求されるプライバシー
属性の情報 (経済的損失度，精神的苦痛度) を求めるために，プライバシー属性オントロジを構築する．プライバシー属性オント
ロジにおいて「name」「phone number」「address」等のプライ
バシー属性をクラスを「name クラス」
「phone number クラス」
「address クラス」といったクラスで表現する．クラスの個体はその属性の経済的損失度と精神的苦痛度を保持する．個体は同一クラスに対して複数用意することもが可能である．例えば，Web上で利用するユーザ名を複数持っている場合は，保持するユーザ
名の数だけ，「User Name クラス」の個体を保持することになる．
経済的損失度と精神的苦痛度については，文献 [?] で定められている Simple-EP 図中の値を参考に設定することができる．また
図 1 Simple-EP 図 [?]Fig. 1 Simple-EP Diagram[?]4.

プライバシー属性オントロジ

4.1

プライバシー属性オントロジの概要

サービスプロバイダから要求されるプライバシー属性には様々な属性がある．例えば，google が提供する SNS サービスである

orkut では「political view」や「sexual orientation」を web 上
で入力するフォームが用意されており，要求されたプライバシー
属性の情報がプライバシー属性オントロジ内に必ずしも格納されているとは限らない．しかし，要求されたプライバシー属性の近

個人のプライバシーに対する選好を精神的苦痛度に反映できるよ
うにする．Simple-EP 図を図??に示す．
プライバシー属性オントロジは次の手順で作成する．

1. 一番最上位のクラスには，プライバシー属性一般を表すスーパークラスとして Privacy Attribute クラスを定義する，
2. Privacy Attribute クラスのサブクラスとして，JNSA の 8
つの分類を用意する．

3.「Name」「phone number」「Address」といった個々のプラ
イバシー属性は，8 つの分類クラスの下に，サブクラスとして表現する．

4. 最下層のプライバシー属性で類似した概念があれば，5. 最上位クラス (Privacy Attribute クラス) と 8 つの分類クラスを除いた全てのクラスについて，各クラスに一つの個体似概念をオントロジから探し出し，その近似概念の近接概念を調を生成する．この個体は経済的損失度と精神的苦痛度の値をべることで，プライバシー属性に関する情報を推定することが出

実数値で保持する．

来ると考えられる．このため，本研究ではプライバシー属性に関する情報を格納したオントロジを利用する．

4.2

プライバシー属性の分類

プライバシー属性をオントロジに格納する上で，プライバシー

5.

プライバシー属性オントロジのマッチング

5.1

マッチングの概要

属性を分類する必要がある．そこで，日本ネットワークセキュリ

サービスプロバイダからプライバシー属性の公開を要求されるティ協会（JNSA）により発行されている 2006 年情報セキュリと，属性がどの程度プライバシー性があり，どの程度経済的なリ

ティインシデントに関する調査報告書 [?] で提案されているプスクを持つかを調べるために，要求された属性とプライバシー属

ライバシー属性の分類を一部参考にする．

性オントロジのマッチングを行う．具体的には，要求された属性

JNSA では，「氏名」「住所」「クレジットカード番号」「本籍」「職歴」など，多種多様なプライバシー属性を以下の 8 つに分類

名とオントロジ内に格納されている個体名の辞書的な類似時計算している．本研究ではプライバシー属性オントロジを作成する上て表示する．

で，プライバシー属性の大分類に，この 8 分類を利用する．

• 住民基本四情報• 身体・健康・医療にかかわる情報• 思想・宗教・出生にかかわる情報• 家庭・交友情報• 個人信用情報• 社会的・身分にかかわる情報• ID 情報• 分類不明情報

3を行い，マッチングの結果を類似度順でソートし，ユーザに対し要求されたプライバシー属性とプライバシー属性オントロ
ジ 内 に 定 義 さ れ る 属 性 間 の 類 似 度 計 算 に は ，辞 書 的 な 類 似度を示す Jaro-Winkler[?] と，属性間の概念の類似度を示す
WordNet::Similarity[?] を利用した．

5.2

辞書的類似度を用いたマッチング

辞書的な類似度を用いたマッチング手法として，Jaro-Winklerを利用する [?]．辞書的類似度 Slex は以下の式で表される．

Jaro =( str1lm+ str2lm
+ m−t
)
ength
ength
m
3

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論文

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Slex = Jaro − W inkler = Jaro + l × p(1 − Jaro)
Slex は [0,1] の値をとる．サービスプロバイダから要求された属性名と，オントロジに格納されているプライバシー属性名全ての組み合わせに対し Jaro-Winkler を計算し Slex を求める．これにより，開示を要求する属性名と辞書的に類似度の高いプライ
バシー属性をオントロジ内から探し出す．

5.3

概念の類似度を用いたマッチング

WordNet::Similarity[?] では，英語の語彙データベースである WordNet を利用して．2 つの概念の類似度を計算することが出来る．WordNet は概念の階層構造となっており，WordNet::Similarity でも複数の類似度計算手法が提案されている．
提案システムでは，WordNet::Similarity の中でも，情報理論的に類似度を導出する Lin Measure を利用して，概念類似度 Swnsを求める．Swns は [0,1] の値をとる

5.4

図 2 提案システムの利用画面

Fig. 2 Screen of Proposal System

マッチング結果の提示

サービスプロバイダの要求する属性名とプライバシー属性オン
トロジに格納されているプライバシー属性のマッチング結果は，オントロジ内の全ての属性について，以下のスコアをランキング

提案するシステムのプロトタイプを構築した．なお，構築にはJava 言語を利用している．提案するシステムの利用画面を図??
に示す. 図??中の番号の説明は以下のとおりである．

して，利用者へ提示される．

SimilarityScore = W1 × Slex ＋ W2 × Swns
利用者は，提示されたものから，開示を要求されていると考え

1. プライバシー属性オントロジに格納されているプライバシー
属性の個体の一覧が表示される．

2. この記入フォームに要求されているプライバシー属性名を入られる属性を選択する．なお，W1 と W2 は重みであり，これを調節することで，マッチングの結果が変化する．

6.

力するためのテキストボックス．

3. 2 のテキストボックスに入力された属性と，プライバシー属
性オントロジに格納されている全てのプライバシー属性の個

提案システムの概要

体との，マッチングの結果が表示される．類似度の高いと判

本論文では，サービスプロバイダからプライバシー属性の開示

断された個体から順にソートされて結果が表示される．

が要求された際に，属性を開示することでユーザに対してどの程

4. 要求された属性と合致したプライバシー属性が表示される．
5. 要求されたプライバシー属性の精神的苦痛度と，経済的損害

度不利益な影響を与える可能性があるかを考慮し，ユーザに要求度が表示される．

された属性の開示リスクを提供するためのシステムについて提案する．本システムでは，プライバシー属性オントロジを利用し，

6. 要求された個人情報が漏洩した際に想定される，推定損害額が表示される．

サービス・プロバイダから個人情報の開示を要求されると，以下の流れでユーザに対して情報開示のリスクを提示する．

1. サービス・プロバイダからプライバシー属性の開示が要求されると，開示を要求されたプライバシー属性名と，オントロ

7.

実験

7.1

実験概要

ジ内に格納されている全てのプライバシー属性名の間で類似

第 4 節で述べたプライバシー属性オントロジの設計手順を元度計算を行う．オントロジ内のプライバシー属性が類似度順にプライバシー属性オントロジのテストデータを作成し，第 5 節にソートされたマッチング結果が表示される．

で述べたプライバシー属性のマッチング手法を用いて，実際の

2. ユーザはマッチング結果を見て，オントロジ内で最も類似度

Web 上で求められるプライバシー属性が，どの程度の精度でオの高い属性がサービスプロバイダから要求された属性と同一

ントロジ内のプライバシー属性とマッチするかについての実験を属性であるか確認する．そうでない場合，マッチング結果の行った．なお，マッチングはオントロジ内のプライバシー属性名

リストから要求されている属性と対応する属性を選択する．

の文字列と，開示を要求されたプライバシー属性名の文字列との3. 選択されたオントロジ内の属性から，精神的苦痛度と経済損間で行うため，要求されたプライバシー属性と同じ文字列を持つ失度を求める．

4. 選択された属性の組み合わせから，本人特定容易度を求める．
5. 求められた精神的苦痛度，経済的損失度，本人特定容易度か

4

属性がオントロジ内に存在すると，その属性が必ずマッチされることになる．このため，本実験でオントロジのテストデータとしてプライバシー属性名を収集した Web サイトと，要求されるプ

ら，開示する個人情報が漏洩した際の推定賠償額を重要度とライバシー属性名を収集した Web サイトは全く異なる Web サ

してユーザに提示する．

イトを利用した．

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論文

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表 1 実験結果
Table 1 Experimental result

1
2
3
4
5

7.2

オントロジ

eBay

PayPalNew York Times

Adobe

186
-

17
7
3/3
3/5
2

23
15
6/6
1/2
0

14
4
1/3
3/6
1

16
7
5/6
1/1
2

属性数
オントロジの属性と文字列完全一致
辞書的類似性のある属性

3 以外で概念的類似性のある属性
対応する相手のない属性

実験目的

7.5

実験方法

オントロジに格納されている属性との間でマッチングを行い，利辞書的類似度の重み W1 と概念上の類似度の重み W2 をともに1 として，サービスプロバイダから要求される属性とのプライバ

用者に開示リスクを提示する．その結果，オントロジ内の対応すシー属性オントロジ内のマッチングを行った．マッチングを行っる属性を利用者に提示すること望ましいが，オントロジ内の無関た結果，オントロジ内で最も類似度の高いと判断された属性が，係な属性を利用者に提示すると，利用者がオントロジ内から対応要求された属性と同一であると判断できる場合は正解とした．まする属性を探し出す手間が発生してしまう．そこで，本実験ではた，もっとも類似度の高いと判断された属性が要求された属性とテストデータとして作成したプライバシー属性オントロジが，実同一ではないと判断された場合は，ユーザが要求された属性をオ際の Web サイトで要求される属性と，どの程度の精度でマッチ

ントロジ内の属性から探し出す労力が必要となるため，不正解とング可能か評価実験を行う．この実験より，提案したマッチング

した．

手法では，プライバシー属性名の文字列間で辞書的な揺らぎや概7.6

提案システムでは，サービスプロバイダから要求された属性と念的な揺らぎがあるときに，どの程度の精度でマッチさせること

実験結果と考察

実験結果を表??に示す．eBay では 17 属性，PayPal では 23が出来るか評価し，改善点を導出することを目的にする．

属性，NewYorkTimes では 14 属性，Adobe では 16 属性が要7.3

求された．表??の 2 行目は，要求された属性の中で，オントロ

オントロジのテストデータ構築

本実験のテストデータとしては，Alexa 1 が公開するページ

ジに全く同一の属性名が存在した数を表している．この場合は，ビューランキングにおいて，2008 年 2 月 1 日時点で Top10 で文字列が完全に一致するため，対応する属性が確実にマッチング

ある Web サイトにおいてユーザーアカウントを生成する際に，される．このため，2 列目の結果については考察しない．

Web サイトから入力を要求されるプライバシー属性名をオントロジに格納した．具体的には，Web サイトの入力フォームの横に表示されている文字列（例えば「First Name」や「Create Your
User ID」等の文字列）をプライバシー属性名としてオントロジ

3 行目以降では，要求された属性のうち，オントロジ内の属性
名と文字列が完全一致しなかった属性のマッチング結果を示している．これらの属性に関しては，事前に人目で，オントロジ内に存在する属性と辞書的な類似性がある属性であるか，概念上の類に格納した．テストデータのオントロジはスタンフォード大学よ似性がある属性であるのか，もしくはオントロジ内に対応する属り公開されている ProtegeOWL[?] を利用し，OWL Lite の形性が存在しない属性であるか分別し，実験結果を示した．3 行目式で構築した．構築されたオントロジに格納されたプライバシーと 4 行目の結果は「マッチングが正解した属性数/人目で分別さ

属性は 186 属性であった．

れた属性数」となっている．

7.4

実験対象 Web サイト

3 行目の，辞書的な類似性があると分別された属性における本論文では，実験に利用する Web ページとして，eBay.com

マッチング結果について，eBay，PayPal では全ての属性が正解（オンラインオークションサイト），Paypal.com（インターネッ

であったが，NewYorkTimes や Adobe では不正解の例もみらトを利用した決済サービス），The New York Times（ニュースれた．具体的な正解例として，要求された「Primary Telephone

配信サービス），Adobe（オンラインストア）を実験対象とした．

名として利用した．なお，これらの４つの Web ページは前節のNumber」に対して，「Telephone Number」がマッチした例や，要求された「State/Province」に対して「State」がマッチした例が挙げられる．不正解例としては，要求された「Household Income」に対して「Income」がマッチすべき所を，「Home Phone」

Alexa のページビューランキングにおいて Top10 内には入ってがマッチした例が挙げられる．

これらの Web サイトの入力フォームの横に表示されている文字
列をサービスプロバイダから開示を要求されるプライバシー属性

いないことを付け加えておく．

4 行目の，概念上の類似性があると判断された属性に関するマッチング結果は，具体的な正解例としては，要求された「Secret Question」に対して「Security Question」がマッチし

1

5

http://www.alexa.com

た例や，要求された「Create your eBay User ID」に対して

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論文
「User Name」がマッチした例，要求された「Other Region」
に対して「Location」がマッチした例が挙げられる．不正解例
としては，「Re-enter Email Address」に「Email Address」がマッチすべき所，「name」がマッチした例や，「Create AcountPassword」に対して「thought」がマッチした例が挙げられる．
5 行目の，要求されたがオントロジ内に存在しない属性として
は，「ext.」「Year」「Company Size」「Screen Name」が挙げられる．実際にシステムを運用する際には，これらの属性はオント
ロジ内へ追加することになる．
次に，要求された属性がオントロジ内に存在したが，マッチン
グの過程で高い類似度を得ることが出来ずに不正解となった属性について考察する．具体例として「Re-enter Email Address」と「Create Account Password」について考える．

Re-enter Email Address に関しては，オントロジ内の EMailaddress クラス等の属性がマッチされたら正解であった．しかし，はじめに Re-enter という単語がオントロジ内の Name クラスの属性と高い類似度が算出されたために不正解となった．またCreate Account Password については，Password クラスの属性が正解であるのに，類似度計算の結果，Account クラスの属性が最も類似度が高いと判断された．このため，要求された属性名の語数が一定語数以上である際には，後ろの語＝主要語 (修飾を受けている語) として，後ろの語の重みを大きくしてマッチングを行う手法を考えることで，より良好なマッチングを実現出来ると考えられる．一方，Credit Card Number や Expration Dateのように，後ろの語（Number や Date）が前の語で意味が変わる場合（例 Telephone Number ,Account Number 等）もある．
このときに後ろの語の重みを大きくすると，オントロジ中の対応しない属性を利用者に提示してしまう恐れがある．これに対しては，要求された属性名の語数が一定以上である場合，後ろの語の文字列がどの程度オントロジ内の属性中に出現するか調べ，その出現回数が一定回数以下なら，後ろの語の重みを大きくし，そうJournal of the DBSJ Vol.7, No.1

[文献]
[1] Liberty
Alliance
Project:”Liberty
Architecture
Overview”, 2002
[2] Microsoft Developer Network:”Windows Vista Technical Articles - Introducing Windows CardSpace”, 2006[3] OpenID Foundation:”OpenID Authentication 2.0 - Final”, 2007
[4] NPO 日本ネットワークセキュリティ協会:”2006 年情報セキュリティインシデントに関する調査報告書 Ver.02.00”,
2007[5] Lorrie Cranor, Marc Langheinrich, Massimo Marchiori,
Martin Presler-Marshall, Joseph Reagle;”The Plathorm
for Privacy Preferences 1.0”, 2002
[6] Simon Byers, Lorrie Faith Cranor, Dave Kormann,
Patrick McDaniel:”Searching for Privacy: Design and
Implementation of a P3P-Enabled Search Engine” ,PET2004, 2004
[7] Octavian
Udrea,
Lise
Getoor,
Renee
J.Miller:”Leveraging Data and Structure in Ontology Integration”, SIGMOD’07, June 12-14 2007
[8] William E.Winkler:”The State of Record Linkage and Current Reserch Problems,Technical Report
RR/200/06”, Statistical Research Report Series,U.S.
Bureau of the Census, 2000
[9] Ted Pedersen:”WordNet::Similarity - Measuring the Relatedness of Concepts”, American Association for Artificial Intelligence, 2004[10] Holger Knublauch, Ray W. Fergerson, Natalya F. Noy
and Mark A. Musen:”The Protege OWL Plugin : AnOpen Development Environment for Semantic Web Applications”,ISWC2004

でない場合は，後ろの語の重みを変えずに，その一つ前の語に同じ処理を行っていく方法が考えられる．

村上 耕平 Kouhei MURAKAMI

8.

京都大学大学院情報学研究科修士課程在学中．同志社大学工学部

おわりに

本論文では，Web サイトから個人情報の入力を要求される際知識工学科卒業．日本データベース学会学生会員．

岩井原 瑞穂 Mizuho IWAIHARAに，ユーザにプライバシー属性の開示に伴うリスク情報を提供す

京都大学大学院情報学研究科准教授．1993 年九州大学大学院工るシステムを提案した．その上で，実際の Web サイトからプラ学研究科博士後期課程修了．工学博士．日本データベース学会,

イバシー属性オントロジを構築し，実際の Web サイト上で要求

情報処理学会，電子情報通信学会，ACM, IEEE 各会員．

される属性とのマッチング実験を行った．今後の課題としては，

Gail-Joon Ahn Gail-Joon Ahn

属性の Web ページでの周辺テキストを利用した精度向上，属性

Dr. Ahn is an Associate Professor of Software and Information Systems Department at UNC Charlotte. Dr. Ahn is
an IEEE Senior member and ACM Senior member. And hecurrently serves as an information director of ACM SIGSAC.

の組み合わせに対する重要度計算方法などが挙げられる．

[謝辞]
本研究の一部は，平成１９年度科研費基盤研究 (B)(課題番号吉川 正俊 Masatoshi YOSHIKAWA

18300031), および科学技術振興機構 戦略的国際科学技術協力推

京都大学大学院情報学研究科教授．1985 年京都大学大学院工学

進事業 「アイデンティティ連携におけるリスクを考慮した個人

研究科博士後期課程修了．工学博士．電子情報通信学会．ACM，

情報共有方式」による．

IEEE Computer Society 各会員．日本データベース学会理事．

6

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