PWS CUP 2017 匿名加⼯・再識別コンテスト競技ルール
PWS CUP 実⾏委員会
Ver. 1.3
2017 年 10 ⽉ 17 ⽇
本ルールの記号やアルゴリズムの詳細，およびデータセットは，次の⽂献にて与えられている．

[1] 菊池，⼩栗，中川，野島，波多野，濱⽥，村上，⾨⽥，⼭岡，⼭⽥，渡辺，「PWSCUP2017: ⻑期間の履歴データの再識別リスクを競う」，プライバシーワークショップ 2017, 情報処理学会, 2017.

[2] UCI Machine Learning Repository, Online Retail Data Set (英国のオンラインショップにおける 1年間の購買履歴) (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+Retail)コンテストのルールは次の通り．なお，以下のルールは合理的で公平なコンテストの実施の為に，予告なく変更することがある．

コンテストルール
1. プレイヤーとして，匿名加⼯者，再識別者，審判員の 3 者が係る．
2. (匿名加⼯者) 匿名加⼯者は，オリジナルの顧客マスターデータM と購買履歴データT を与えられ，購買履歴データから個⼈が特定されないための匿名化アルゴリズム A を作成する．A では，顧客 ID の仮名 ID への振替，⽇付や商品のランダムな変更，レコード (⾏) の消去などが⾏われる．そして，A によって加⼯された匿名加⼯履歴データA(T ) を審判員に提出する．

3. (審判員) 審判員は，オリジナルの購買履歴データ T と，匿名加⼯者によって提出された匿名加⼯デー
タ A(T ) から，顧客 ID と仮名 ID の対応関係を⽰す仮名表f を作成する．さらに，A(T ) の⾏を⽇付などでソートし縮約した匿名化データS を作成する．審判員は S を再識別者に配布する．

4. (再識別者) 再識別者は，審判員から受け取った S と購買履歴データ T の⼀部である Tα1 , Tα2 , Tα3 ,Tα (後述) を参照し, それぞれに対応する予測仮名表fˆ を作成し，審判員に提出する．
45. (データセット)（a）購買履歴データ T , 顧客マスターデータ M は，[2] からサンプリングして与える．M には，n = 500名の顧客が存在する．データセットの詳細な加⼯⽅法については [1] に⽰す．
（b）購買履歴データ T ，及び顧客マスターデータ M は，PWSCUP2017 のホームページ (https://pwscup.personal-data.biz/web/pws2017/index.php) から配布する．
（c）データセットの再配布は禁じないが，それを⽤いた論⽂を発表する時は，[1], [2] を参考⽂献として引⽤する．
（d）購買履歴データ T は，購買⽉によって，T (1) , . . . , T (12) に分割される．
（e）再識別者には，購買履歴データの⾏をサンプリング率 α1 = 0.25, α2 = 0.5, α3 = 0.75, α4 = 1.0 で1

ランダムサンプリングした履歴データ Tα1 , . . . , Tα4 を部分知識として提供する．また，商品番号は
上 2 桁だけを抽出した形に加⼯されている．

6.（規則第 19 条）「個⼈情報の保護に関する法律施⾏規則」(以下，規則) 第 19 条は，扱うデータセットや採⽤するアルゴリズムによって，様々な解釈が考えられる. 本コンテストでは，規則第 19 条の多様な解釈や，それに対する対処⽅法について，多くの意⾒を得ることを⽬的としているので，次のように定める．
（a）3 項（「連結する符号」の削除）匿名化された S には，M のいかなる顧客 IDc·,1 とも⼀致する仮名s·,1 が存在しない様にする（b）1 項（個⼈情報の削除），4 項（特異な記述等の削除），5 項（適切な措置）の解釈と対処については各チームに委ねる．どのような対処を⾏なったのかは，最終プレゼンテーションにて発表する．このプレゼンテーションの内容は，総合順位には影響しない．

7.（加⼯フォーマット）（a）購買履歴データ T のうち，削除する⾏は以下の例の様に書き換える．

[17551,0,2010/12/15,14:12,22693,1.25,24] → [DEL,,,,,,]
すなわち，列数は変更しない．顧客 ID に，“DEL” が指定されている⾏の他の値は無視する．
（b）期間データ T (ℓ) に対する匿名化されたデータを A(T (ℓ) ) とする．全期間データの匿名加⼯履歴データを，A(T (1) )..
A(T ) = .
A(T (12) )とする．
（c）匿名加⼯履歴データ A(T ) の⾏の順序は，購買履歴データ T と同⼀とする．
（d）匿名加⼯履歴データ A(T ) には，購買履歴データ T に存在しない架空の⾏を新たに加えてはならない．

8. (仮名割り当て)（a）加⼯は期間ごとに⾏われるため，期間を超えた変更は認めない．
（b）仮名は期間内では⽭盾のない様に割当てる．（期間内では同⼀顧客の仮名は 1 つ）
（c）期間によって仮名は必ずしも変更しなくてよい．（期間を超えて同⼀⼈物に同じ仮名をつけても良い）（d）“DEL” という仮名は禁じる．

9. (匿名加⼯者の禁⽌事項) 匿名加⼯者の次の⾏為を禁じる．
（a）チームで上限を超える数の匿名加⼯データを提出すること．上限は予備戦では 3 個，本戦では 1 個とする．ただし，匿名加⼯データの再提出（差し替え）は何回でも認められている．
（b）データセットの書式「PWS CUP 2016 トランザクションデータの書式」及び, WEB サイトでの指定条件に従わない匿名加⼯データ等を提出すること．
（c）次の範囲を超えた匿名加⼯データ A(T ) を提出すること．

|T | = |A(T )||T |/2 < |S|2

ここで，|T |, |A(T )|，|S|, は購買履歴データ，匿名加⼯履歴データ，及び削除⾏を除いた後の匿名加⼯履歴データの⼤きさ（⾏数）である．
（d）購買履歴データ T に含まれない商品 ID (t·,5 ) を含む匿名加⼯履歴データ A(T ) を加⼯すること．
（単価 t·,6 ，数量 t·,7 はこの制約はない）

10. (匿名化データの⽣成）審判員は，仮名化，その他の項⽬のランダム化などを⾏なった履歴データ A(T )に対して，次のようにして匿名化データ S を⽣成し，再識別者に提供する．
（a）[DEL, , , , , , ] と指定されている⾏を消去し，さらに⾏をランダムに並び替える．各履歴データの⻑
さは |T | = |A(T )| ≥ |S| となる．
（b）T と A(T ) の関係から，仮名表

c1,1
 ..
F = .

f (1) (c1,1 )

cn,1f (1) (cn,1 )f (12) (c1,1 )
..

.

···..
.
···

f (12) (cn,1 )を求めて，秘密に管理する．ここで，f (ℓ) (ci,1 ) は，期間 ℓ に，i 番⽬の顧客 ID ci,1 に割り当てた仮名である．ただし, 仮名が存在しない場合は, DEL と記載する.

11. (有⽤性評価) 匿名化データ S の有⽤性は，util(S) = max Ei (S)
i=1,...,6とする．ここで，E1 , E2 , E3 は，[1] の 3.6.1 節で定めるアイテムベース類似度である．E4 , E5 は T ,A(T ) との間の購⼊⽇の差の平均と単価の (⽐率) 差の平均である．E6 は，|T | の⾏数における A(T ) で消去された⾏数の割合である．

12. (再識別）再識別者は，S と部分知識 Tα について評価した，推定仮名表 F̂ を作成する
c1,1F̂ =  ...

fˆ(1) (c1,1 )

cn,1fˆ(1) (cn,1 )

···
..
.
···fˆ(12) (c1,1 )
..

.
(12)
ˆf(cn,1 )13. (仮名の再識別率)（a）本指標は F の 12n 組の対応のうち，DEL を含めた 12 ヶ⽉分の仮名が全て正しく推定できたユーザの割合である．すなわち，指標値は，reid(F, F̂ ) =|{∀ℓ ∈ {1, . . . , 12} f (ℓ) (ci,1 ) = fˆ(ℓ) (ci,1 )}|nと定める.
（b）部分知識 Tα についての再識別率を reid(F, Fˆα ) とする．全部分知識の総合の再識別スコアは，それらの総和，すなわち，∑reid(F, Fˆ∗ ) =α∈{α1 ,α2 ,α3 α4 }とする．

14. (安全性評価) 匿名化データ S の安全性は，reid(S) = max Si (S)i3reid(F, Fˆα )とする．ただし，Si は次の再識別アルゴリズムとする．S1 〜 S6 の各アルゴリズムは，それぞれ以下に⽰す複数の属性の組み合わせが，匿名加⼯前後で等しいレコード同⼠を同じ顧客とみなすものである．
S1 -datenum
購⼊⽇，数量S2 -itemprice

商品 ID(2 桁)，単価

S3 -itemnum

商品 ID(2 桁)，数量

S4 -itemdate

商品 ID(2 桁)，購⼊⽇

S5 -item2pricenum

商品 ID(2 桁)，単価，数量

S6 -item2datenum

商品 ID(2 桁)，購⼊⽇，数量

その他
他のチームによる任意のアルゴリズム
15. (総合評価) 予備戦の順位と本戦の順位を，1:9 の割合で合計して総合評価とする．同点の場合は同順位とする．

16.（匿名加⼯の勝者）最も有⽤性が⾼く，最も安全な A(T ) を提出した匿名加⼯者を勝者とする．
17. (審判員の禁⽌事項) 審判員の次の⾏為を禁じる．
（a）匿名加⼯者や再識別者と結託すること（審判員の特権により知った情報（⾏番号データなど）を教えること）．
（b）PWS CUP 実⾏委員会委員として，匿名加⼯者や再識別者がそれを知ることでコンテストで有利になるような情報を⾮公開にすること（c）コンテスト参加者として匿名加⼯者や再識別者を兼ねる場合，データ提出受付期間中に審判員の特権を使うこと（他チームの⾏番号データなどを知ること）
以上の禁⽌⾏為が守られている条件の下で，PWSCUP 実⾏委員会委員のコンテストへの参加を認める．

18. (再識別者の禁⽌事項) 再識別者は次を⾏ってはならない．
（a）匿名加⼯者と結託すること（⾏番号データなどを教えてもらうこと）．
（b）不正な形式の予測仮名表 fˆ を提出すること．（1 列⽬を顧客 ID とする n ⾏ 13 列の CSV ファイルとする．異なる顧客に同じ仮名を推定しても良い．仮名はその⽉に存在するものまたは，DEL のみとする）（c）⼀つの匿名加⼯データに対して，11 回以上推定⾏番号データを提出して，再識別を試みること．(10回まではよい）（d）部分知識 Tαi を利⽤した再識別を⾏う際に，Tαi 以外の背景知識（例えば，Online Retail の元データ，購買履歴データ T ，他の部分知識 Tαj （j ̸= i））を使って再識別すること．

19.（ソフトウェア，ネットワークなど）使⽤するソフトウェアや OS には制限を加えない．参加者は⾃分の実験環境を会場に持参する．ネットワークに繋いでもよい．

20. (本戦のルール)（a）予備戦とは異なる 500 名の購買履歴データ T , 顧客マスターデータ M を事前に配布する．
（b）再識別に⽤いる部分知識 Tα1 , . . . , Tα4 は，本戦の会場で配布する．
（c）匿名加⼯データは 1 チームに付き 1 つのみ提出する．
（d）ルール 11 で定められた有⽤性とルール 13 で定められた安全性の和，U + E で順位付けをする．
（e）ルール 15 で定められた基準で総合順位を定める．そして，上位 3 チームを総合順位 1,2,3 位として表彰する．また，総合順位 1 位チームの匿名加⼯データに対する再識別スコアが最も⾼いチームを再識別賞として表彰する．同点の場合は，その全チームを表彰する．
（f）総合順位と再識別スコアに基づき，2F2: PWS Cup FINAL での発表者を選定する．PWS CUP

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実⾏委員会が若⼲名の推薦枠を持つ．
（g）ルール 6 の加⼯規則を⼗分に検討し，最も適切な措置を⾏ったチームを匿名加⼯基準賞として表彰する．2F2: PWS Cup FINAL でのプレゼンテーションに基づき，参加者による投票により選出する．

変更履歴• Ver 1.0, 2017 年 9 ⽉ 11 ⽇
• Ver 1.1, 2017 年 9 ⽉ 29 ⽇，5 (e) データセット Tα ，13 (再識別率），14 （安全性評価）更新．
• Ver 1.2, 2017 年 10 ⽉ 6 ⽇，10, 12 F の形式，13 (b) 追加，18 （再識別者禁⽌⾏為）追加• Ver 1.3, 2017 年 10 ⽉ 16 ⽇，5 条（データセット）(e) 「どの期間データ Tα にも必ず n ⼈」という制約を削除，α4 = 1.0 を追加．9 条 (匿名加⼯者の禁⽌事項）「システムに拒絶」の記述を削除. 20 条 (本戦ルール）の追加．

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