No.221

2016年度 ISS Squareシンポジウム (2017/2/24)

プライバシー保護手法における攻撃者知識と安全性に関する評価
A study on the relationship between attacker’s background knowledge
and privacy for anonymization

林 弘悦・ネットワーク分科会・中央大学大学院
Anonymization is the technique to make it impossible to identify a particular individual fromdata set. "Maximum-knowledge attacker" consider worst-case background knowledge.
However, it is not realistic model. We propose a new realistic background knowledge model.
1. 概要
個人の情報を含むデータを加工することでプライバシー侵害が起きないようにすることを匿名加工と呼ぶ. 従来の攻撃者モデルは制限が強すぎるため, より現実的なモデルを提案し, 実験評価を行った.
2. 既存の攻撃者モデル: 最大知識攻撃者モデル
オリジナルテーブル𝑇と匿名加工テーブル𝑇′を知識として持つ. リスクを過剰評価しており, 現実的ではない.

entire p=0.05[部分テーブル知識モデル]

属性1

属性2

属性3

属性4

行番号

属性1

属性2

属性3

属性4

1

2249.89576

0.486903

0.100025

122.23527

46.85281

0.487439

0.0998292

2457.70994

0.520908

0.1444142

23.02837

54.58701

0.518531

0.1446593

6255.83144

0.530904

0.1285483

61.92392

55.22141

0.529899

0.12986745540.46723

0.483284

0.11479454.29507

37.89130.485222

0.114793

54418.02625

0.4759350.123572

546.82952

20.3238

0.476566

0.123232

644

28.35640.502831

0.126741

642.41499

24.46523

0.500839

0.12688272915.4484

0.541743

0.139575

727.42867

15.0353

0.541773

0.1401728

620.67965

0.576318

0.071071

8

4.438628

18.43593

0.577940.070947

1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00

90%
70%
50%

知識レコード割合r

匿名加工テーブル𝑇′

行番号

指標値entireオリジナルテーブル𝑇

4. 実験評価
提案知識モデルでの安全性の定量評価を行った. 実データセットDiabetic Retinopathy Data
Setに正規ノイズ匿名加工を加え, 正規化ユーク
リッド距離にて再識別を行ったことで再識別リス
クを測定.
最大知識攻撃者モデルでは1.0近い再識別リス
クも, 知識制限が強まるほど, リスクは減少.

攻撃者が持つ知識属性

匿名加工テーブル𝑇′

行番号

属性1

属性2

属性3

属性4

行番号

属性1

属性2

属性3

属性4

1

2249.89576

0.486903

0.1000251

22.23527

46.85281

0.487439

0.0998292

2457.70994

0.520908

0.1444142

23.02837

54.58701

0.518531

0.1446593

6255.83144

0.530904

0.1285483

61.92392

55.22141

0.529899

0.12986745540.46723

0.483284

0.11479454.29507

37.89130.485222

0.114793

54418.02625

0.475935

0.123572

546.82952

20.3238

0.476566

0.1232326

4428.3564

0.502831

0.126741

642.41499

24.46523

0.500839

0.12688272915.4484

0.541743

0.139575

727.42867

15.0353

0.541773

0.1401728

620.67965

0.576318

0.071071

8

4.438628

18.43593

0.577940.070947

部
分
テー
ブ
ル
知識

[部分テーブル知識モデル]
オリジナルテーブル𝑇
部
分
欠
損
知識
モ
デ
ル

匿名加工テーブル𝑇′

行番号

属性1

属性2

属性3

属性4

行番号

属性1

属性2

属性3

属性4

1

2249.89576

0.486903

0.100025122.23527

46.85281

0.487439

0.09982922457.70994

0.520908

0.1444142

23.02837

54.58701

0.518531

0.1446593

6255.83144

0.530904

0.1285483

61.92392

55.22141

0.529899

0.12986745540.46723

0.483284

0.114794

54.29507

37.89130.485222

0.114793

5

4418.02625

0.475935

0.123572

546.82952

20.3238

0.476566

0.1232326

4428.3564

0.502831

0.126741

642.41499

24.46523

0.500839

0.12688272915.4484

0.541743

0.139575727.42867

15.0353

0.541773

0.1401728620.67965

0.576318

0.071071

84.438628

18.43593

0.577940.070947

1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00

70%
40%
10%
['3', ['3', ['3', ['9', ['3', ['3', ['3', ['9', ['9', ['17', ['3']'9', '9', '17', '17', '9'] '17'] '18'] '17'] '18'] '18']'17'] '18'] '18'] '18']

属性完全レコード割合R[部分テーブル知識モデル]
オリジナルテーブル𝑇

p=0.05 E[部分テーブル知識モデル]

指標値E

3. 提案する攻撃者モデル
より現実的に, データセットのすべてではなく, 一部を知る攻撃者を想定. 匿名加工のシチュエーションによって複数のモデルを提案.

['9'] ['17'] ['18']

攻撃者が持つ知識属性

5. まとめ既存の攻撃者モデルに対し, 知識制限を加えた攻撃者モデルを提案し, 安全性を評価した.
安全性と有用性の関係を調査するのが今後の課題である.
参考文献
J. Domingo-Ferrer, K. Muralidhar. New directions inanonymization: permutation paradigm, veriﬁability
by subjects and intruders, transparency to users,
CoRR, abs/1501.04186, 2015.