プライバシー保護のトレンドご紹介
2013/2/14
日本電気株式会社
宮川 伸也

本講演の内容
1. プライバシー保護を考えるにあたって
2. プライバシー侵害の事例紹介
3. プライバシー保護に対する取り組み

Page 2© NEC Corporation 2013

プライバシー保護を考えるにあたって

Page 3© NEC Corporation 2013

個人情報保護法における「個人情報」の定義▌第二条一項 この法律において「個人情報」とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含む。)をいう。

個人情報＝?プライバシー保護すべき情報

Page 4© NEC Corporation 2013

プライバシー保護が必要な情報(パーソナル情報)とは何か？
▌パーソナル情報のだいたいの解釈 (『宴のあと』事件」判決より)
 個人の私生活上の事実 (事実らしく受け取られる事柄を含む)を示す情報
 私人としては、通常は公開を望まない情報 公知になっていない情報▌要するに…
 パーソナル情報は、個人情報保護法で定義される個人情報とは次元が異なる
 その人が公開したくないと思っている私的な情報であれば、個人情報である／なしに関わらず、その情報はパーソナル情報
 パーソナル情報の解釈は、人によって違う
パーソナル情報に相当
個人情報／パーソナル情報に相当

Page 5© NEC Corporation 2013

パーソナル情報の個人識別性・プライバシー性
パーソナル情報の個人識別性とプライバシー性は多様であり、組合せによって個人識別性やプライバシー性が変化する場合もある
統計的な利用
履歴・組合せ組合せ度

機密運用

蓄積・限定的流通

Web閲覧履歴

位置動線

購買履歴

生体履歴

Web閲覧記録 位置記録 購買記録 生体記録 診療記録
趣味(一般)
ブログURL

嗜好

趣味(秘密)

遺伝子情報

メアド 個人TEL

クレジットカード番号

単独

生年

職種

低
Page 6

診療履歴© NEC Corporation 2013

自宅住所

所得

個人識別性・プライバシー性

口座番号
高位置情報はパーソナル情報？
頻繁に提供された位置情報から最も測位された場所からユーザを特定でき、誰がどこに行ったかが分かるためパーソナル情報として扱われるべき
経済産業省 情報大航海PJにおいて収集した私の位置情報を描画
約2ヶ月間に3,550回測位した結果①

最も密集している場所(①)が自宅で、次に密集している場所(②)が職場・学校、というケースが多い②

1日～数日で良く行く場所がわかり、一週間もすれば自宅、職場などを区別ができるようになる

凡例
位置(緯度・経度)
位置間の移動Page 7© NEC Corporation 2013

プライバシー侵害の事例紹介

Page 8© NEC Corporation 2013

パーソナル情報(位置情報)を活用したビジネスの広がり
パーソナル情報を活用したサービスは、以前はゲーム系が多かったが、最近は二次利用・共有でビジネスに活用するケースも増えている※位置情報活用事例 (配置は多少ずれがあります)

Twitter 2010/5

Facebook
RecoCheck

Banjo

エンタメ

Zaarly2011/7

2011/6

バトルマイレージ
キターコンパス

2012/7

My Town

2011/1

Clingle 2011/12
2008/10 コロプラ

2011/112010/10

2011/11 UNIQLO

マクドナルド西日本コミュニケーションズ

ケータイ国とり合戦

ビジネス

2009/4

Boloco 2011以前giftee 2011/3

2011以前 Seven Lunches

一次利用© NEC Corporation 2013

DP2

2011/8

2005/7

Page 92011/9T-rexa2011/9ワインリンクARアプリ

2012/10

2011/92011/2EXEO LINE

Draffic

Google Map
交通情報2010/8Instagram 2012/8
2011/7

二次利用・共有

2011以前 You Are Here

パーソナル情報公開における問題事例：Netflixコンテスト
 Netflix社はユーザの嗜好に合わせて映画をお勧めするアルゴリズムのコンテストのために、約５０万人のユーザの視聴履歴と評価を匿名化して公開 特定ユーザの視聴履歴を類推できることから訴訟問題にまで発展 同社は予定していた２回目のコンテストを中止※Netflix社：全米最大のオンライン映画配信、DVDレンタル企業

他サイトでの映画レビュー

Netflix
ユーザＸ(実名)同一ユーザを推定可能
Ａ映画
視聴履歴／評価（匿名Ｙ）

Netflixコンテストサイトにおいてユーザの映画レビューを公開
Page 10© NEC Corporation 2013

B映画
レビュー
(未公開)

Ｂ映画視聴履歴／評価（匿名Ｙ）

Netflixコンテストサイト(匿名化したデータを公開)

ユーザＸの未公開視聴履歴
Ｂ(映画 が)あらわにレビュー
投稿Ａ映画レビュー(公開)パーソナル情報漏えいの損害賠償額
情報の機密性・プライバシ性や被害人数にもよるが、漏えいした際には莫大な損害賠償額になる他、社会的信用を損なうことになる

2011年 情報セキュリティインシデントに関する調査報告書～個人情報漏えい編～NPO 日本ネットワークセキュリティ協会、2012/9/20発行)から引用
Page 11© NEC Corporation 2013

エンドユーザの意識パーソナル情報を安全に管理していることをアピールすることで、第三者に利用されることを肯定的に感じるユーザを増やせる

2011年 情報セキュリティインシデントに関する調査報告書～個人情報漏えい編～から引用
Page 12© NEC Corporation 2013

プライバシー保護に対する取り組み

Page 13© NEC Corporation 2013

パーソナル情報を保護するためのアプローチ
パーソナル情報を保護するためには、保護の基準や指針となる法制度や仕組みが不可欠。それを基に、技術ばかりでなく、適切な運用が必要

技術

法制度・仕組み個人情報保護法
パーソナル情報に関連するガイドライン
…
Page 14© NEC Corporation 2013運用
正しい知識の周知徹底
管理者への十分な教育監視の徹底…

技術

各国のパーソナル情報の法制度

運用

法制度・仕組み近年のプライバシーへの関心の高まりに対して、先進国ではプライバシー保護が強化されつつあり、各新興国においても法規制が整備されつつある
日本

EU

米国

新興国

現状

 日本国憲法で、古典  EUデータ保護指令  連邦レベルでの包括  2010年頃から
OECDガイドラインに的な個人情報保護で、アクセス権、ユー的なプライバシー権を規定
法・プライバシー法は 基づく法制度を整備
ザの同意、データ最存在せず
 個人情報保護法で、 小化の要件、データ管理者に課されるガ  一部の業界では法個人情報のみに積令が定められ、そのバナンス上の様々な極的プライバシー権義務を規定を規定
他は自主規制やガイドラインで対処

今後の動き

 匿名化に関して事業  EUデータ保護規則  消費者プライバシー  先進国の動きに追従する可能性があるが、権利章典に基づき、等分野ごとのガイドラ で、オプトイン原則の明確化、罰則規定の ネット上等のパーソナ 現状では不明インが整備されるこル情報の扱いにおいとを日本再生加速プ 厳格化、忘却される
権利の提示
ログラムで後押して、個人の権利が具体化される見込み

Page 15© NEC Corporation 2013

ご参考：政策動向

技術運用

法制度・仕組み

オープンデータ／匿名化された個人情報の流通・活用に関して、具体的な取組みが行われ始めている▌オープンデータ関連
 電子行政オープンデータ戦略 by IT戦略本部 (2012/7)
 IT融合フォーラム 公共データWG発足 by 経産省 (2012/8)
 DATA METI構想 by 経産省公共データWG (2012/10/4)
 パーソナルデータの利用・流通に関する研究会 by 総務省 (2012/10/30～)▌個人情報活用自由化関連
 2012年度経団連規制改革要望 (2012/9)
 日本再生加速プログラム＠閣議決定 (2012/11)

Page 16© NEC Corporation 2013

技術

プライバシーに関連する規格

法制度・仕組み運用

プライバシーに関する規格は、セキュリティ全般からプライバシー保護の詳細へ、開発・運用ばかりでなく、規格・設計まで広範囲に規定されている
企画

設計

開発

コモンクライテリア (ISO15408, 2005)

運用
第三者適合性評価制度• 情報技術セキュリティ評価基準• 情報セキュリティに関連した製品及びシステムの設計と実装を評価するための規格

セキュリティISMS (ISO 27001, 2005)• 情報セキュリティマネジメントシステム• 情報システム、データ、それらを管理する環境・体制に対するリスクアセスメントの規格

PMS (JIS Q 15001, 2006)• 個人情報マネジメントシステム• 事業者が個人情報の取扱いを適切に行う体制を整備していることを認定するための規格

プライバシー
PIA (ISO 22307, 2008)• プライバシー影響評価• プライバシーリスクを事前に評価するリスク管理手法

個人情報保護法 (2005)／
個人情報保護ガイドライン

プライバシー影響評価ハンドブック、公立大学法人首都大学東京、産業技術大学院大学、2012を参考に作成
Page 17© NEC Corporation 2013

技術

プライバシー保護技術の分類

法制度・仕組み分類
データに対する保護

運用

技術
曖昧化による保護①データ匿名化②ランダム化

暗号化による保護③マルチパーティプロトコル④準同型性暗号

クエリー結果に対する保護⑤差分プライバシー▌データに対する保護 パーソナル情報全体を公開することを前提とし、パーソナル情報を加工してプライバシを保護▌クエリー結果に対する保護 パーソナル情報を検索、分析することを前提とし、その際に実行されるクエリーの結果を加工・制御してプライバシーを保護
Page 18© NEC Corporation 2013

技術

データ匿名化 (k-匿名化とℓ-多様化)

法制度・仕組み運用

データ匿名化(k-匿名化、ℓ-多様化等)は、データ自体を加工し、ユーザの準識別子を知る閲覧者に対してセンシティブ属性を知られないようにする技術
準識別子の組合せが同じ準識別子の組合せが同じユーザのℓ-多様化 センシティブ情報をℓ通り以上にする

A病院のカルテデータ(元データ)

k-匿名化 ユーザをk人以上にする

No.

ZIPコード

年齢

国籍

病状

No.

ZIPコード

年齢

国籍

病状113068

28

ロシア

心臓病

113068

28-29

＊

心臓病

213068

29

アメリカ

心臓病

213068

28-29

＊

心臓病

313053

21

日本

感染病

313053

21-23

＊

感染病

413053

23

アメリカ

感染病

4

13053

21-23

＊

感染病

514853

31

アメリカ

風邪

514853

31-37

＊

風邪

614853

37

インド

風邪

614853

31-37

＊

風邪

7

14850

36

日本

がん

7

14850

35-36

＊

がん

814850

35

アメリカ

がん

8

14850

35-36

＊

がん

準識別子

k=2
k=2
k=2

ZIPコード

年齢

国籍

病状

1

130**

21-29

＊

心臓病

2

130**

21-29

＊

心臓病

3

130**

21-29

＊

感染病

4

130**

21-29

＊

感染病

5

148**

31-37

＊

風邪

6

148**

31-37

＊

風邪

7

148**

31-37

＊

がん

8

148**

31-37

＊

がん

センシティブ情報

ユーザXは、レコード8で、「がん」なんだな

ユーザXは、レコード7と8のどちらか分からないけど、とにかく「がん」なんだな

Ａ病院に通うユーザXの準識別子を知る閲覧者Y

Page 19k=2

No.

© NEC Corporation 2013

ユーザXは、ZIPコードが14850、年齢が35歳、国籍はアメリカ…

？ ユーザXは、レコード5～8のどれか分からない。「風邪」なのか？「がん」なのか？

ℓ =2

ℓ =2

技術

移動軌跡に対する匿名化

法制度・仕組み

移動軌跡データは経路解析(ある施設を利用したユーザの経路分析等)に有用であるが、第三者に公開する場合、プライバシー漏えいを防ぐことが重要
移動軌跡データ例
ユーザBが立ち寄った地点(滞留点β1、β2)

ユーザAの軌跡は軌跡1だから、滞留点α1とα2以外の全ての行き場所が全部分かる！

軌跡1
軌跡2

ユーザAが立ち寄った地点(滞留点α1、α2)

ユーザAが滞留点α1とα2に居たことを知っている閲覧者

滞留点ℓ-多様化

α1とβ1、α2とβ2が含まれるように、それぞれの滞留点をぼやかす？
軌跡1
軌跡2

Page 20© NEC Corporation 2013

ユーザAの軌跡が軌跡1か軌跡2か分からないユーザを特定されない移動軌跡デー
タを第三者に公開可能に！

運用

まとめ
▌リスク
 蓄積されたパーソナル情報が漏えいする事件・事故が増えており、漏えい時には、莫大な損害賠償や社会的信用損失が伴う
 漏えいの防止には限界があるため、データのプライバシを保護し、安全に管理していることをアピールすることが、ユーザの安心感につながる▌法制度
 様々なパーソナル情報が各国の法制度やガイドラインで保護対象になる可能性が高く、今後の動向に注視する必要がある▌各社動向
 これまではパーソナル情報を限定的に使うことが多かったが、最近は統計利用等のさらなる活用事例が増えている その際には、個人を特定できないような対策(運用、技術採用)を行う企業が増えている

パーソナル情報の活用が注目されているが、リスクの回避と法制度への対応のために、個人のプライバシーを保護することが重要になる
Page 21© NEC Corporation 2013