Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図表4-3 代表的な加工手法

Figure 4-3 Major processing methods

手法名Method	解説Explanation
項目削除Deletion by category	加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報の項目を削除するもの。例えば、年齢のデータを全ての個人情報から削除すること。To delete a category of personal information contained in a personal information database, etc. that is to be processed. For example, to delete data on age from the entire personal information
レコード削除Deletion of records	加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報のレコードを削除するもの。例えば、特定の年齢に該当する個人のレコードを全て削除すること。To delete records of personal information contained in a personal information database, etc. that is to be processed. For example, to delete all records of individuals of a certain age
セル削除Deletion of cells	加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報の特定のセルを削除するもの。例えば、特定の個人に含まれる年齢の値を削除すること。To delete certain cells containing personal information contained in personal information database, etc. that is to be processed. For example, to delete values of age contained in a specific personal data
一般化Generalization	加工対象となる情報に含まれる記述等について、上位概念若しくは数値に置き換えること。例えば、購買履歴のデータで「きゅうり」を「野菜」に置き換えること。To replace descriptions, etc. contained in information that is to be processed, with a more generic concept or value. For example, replacing the product name "cucumber" contained in purchase history data with the term "vegetable"
トップ（ボトム）コーディングTop- (bottom-) coding	加工対象となる個人情報データベース等に含まれる数値に対して、特に大きい又は小さい数値をまとめることとするもの。例えば、年齢に関するデータで、80歳以上の数値データを「80歳以上」というデータにまとめること。To censor particularly large or small values contained in a personal
information database that is to be processed, with a more generic concept or value. For example, to compile age value data of 80 years old and above into data under the category of "80 years old and above"

加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報の一部のレコードを(確率的に)抽出すること。いわゆるサンプリングも含まれる。

To (stochastically) extract a part of personal information contained in a personal information database, etc. that is to be processed. This also includes sampling.

加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報の項目の一部を抽出すること。例えば、購買履歴に該当する項目の一部を抽出すること。

To extract a part of categories of personal information contained in a personal information database, etc. that is to be processed. For example, to extract a part of categories of information that constitute purchase history.

加工対象となる個人情報データベース等を構成する個人情報をグループ化した後、グループの代表的な記述等に置き換えることとするもの。

Personal information comprising a personal information database, etc. that is to be processed is grouped and replaced with descriptions, etc. that represent said groups.

加工対象となる個人情報データベース等に含まれる数値に対して、四捨五入等して得られた数値に置き換えることとするもの。

To replace values contained in a personal information database, etc. that is to be processed with rounded values

加工対象となる個人情報データベース等を構成する個人情報相互に含まれる記述等を（確率的に）入れ替えることとするもの。例えば、異なる地域の属性を持ったレコード同士の入れ替えを行うこと。

To (stochastically) swap descriptions, etc. contained in personal information comprising a personal information database, etc. that is to be processed. For example, to swap records that have different regional attributes

一定の分布に従った乱数的な数値等を付加することにより、他の任意の数値等へと置き換えることとするもの。

To replace information with other arbitrary values, etc. by adding random values.
values, etc. that are distributed in a certain way

疑似データ生成 人工的な合成データを作成し、これを加工対象となる個人情報データ Creation of pseudo-data ベース等に含ませることとするもの。

To create artificially synthesized data and include such data in a personal information database, etc. that is to be processed

##### 4.3.1.1 k−匿名性について

##### 4.3.1.1 k-Anonymity

データの匿名性を評価する代表的な方法として、k-匿名性という評価指標がある $ ^{32} $ 。対象となるデータセット内に、同じ属性を持つデータがk件以上存在することを「k-匿名性を満たす」といい、k-匿名性を満たすようにデータを加工することで、個人が特定される確率をk分の1以下に低減させることが可能である。

One of major ways to evaluate data's anonymity is to use an evaluation index called k-anonymity. $ ^{32} $ k-anonymity is deemed as being achieved if the number of data having the same attribute in the subject dataset is k or more. By processing data so as to achieve k-anonymity, the probability of identification of an individual is reduced to one-kth.

L.Sweeneyは、先に述べたマサチューセッツのケースにおいては、元のデータセットにある情報の項目のうち性別、生年月日、郵便番号の3つを、外部のデータセットと結びつくことにより個人の特定が可能な情報である準識別子（Quasi-Identifier）として、これら準識別子の情報を公開する場合には加工がされるべきとしている。

Concerning the aforementioned Massachusetts case, L. Sweeney deems the three categories of information, namely gender, date of birth, and postal code, as "quasi-identifiers," which can identify an individual when linked with an external dataset. He argues said quasi-identifiers need to be processed when disclosing such information.

匿名加工情報は、上記ケースのように必ずしも一般公開されるものではないから、上記で準識別子とされている情報の項目について、匿名加工情報データベース等との関係で $ k \geq 2 $ となるように加工することは必ずしも求められない。ただし、匿名加工情報が第三者に提供される態様や利用形態を考慮した上で、必要に応じてこのような考え方を取り入れることが望ましい。

Since anonymously processed information is not always disclosed to the public in the manner of the above case, it is not necessarily required to process information so as to maintain k at 2 or more for information categories that are deemed as quasi-identifiers above, in relation to an anonymously processed information database, etc. However, it is encouraged to take into account such approach, according to the terms of provision to a third party and use of anonymously processed information.
##### 4.3.1.2 レコード一部抽出について

##### 4.3.1.2 Partial Extraction of Records

レコード一部抽出とは、加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報（レコード）を一定の割合（あるいは一定の個数）抽出することである。いわゆるサンプリング $ ^{33} $ もこの手法に含まれる。

The partial extraction of records means to extract a certain portion (or a certain number) of personal information (records) contained in a personal information database, etc. that is to be processed. This method also includes what is called "sampling." $ ^{33} $

この手法は、それぞれの個人情報に対して加工を施す手法ではないため、情報自体の識別性を低減するものではないが、元の個人情報データベース等に含まれていた個人情報が匿名加工情報データベース等にも入っているか否かの確度を下げる効果がある。

Since this method does not process individual components of personal information, it does not reduce the identifiability of information itself. However, it has an effect to reduce the probability that personal information contained in the original personal information database, etc. is also contained in an anonymously processed information database, etc.

なお、レコード一部抽出を行ったとしても、個人情報データベース等を構成するそれぞれの個人情報に含まれる数値や記述等の傾向（例えば、年齢分布や地域分布）を維持するような形でレコードを抽出することにより、データの有用性を保つ効果も期待できる。

Note that this method can also have an effect of maintaining the usability of data by partially extracting records in a way that maintains the tendencies of values and descriptions, etc. (for example, age distribution and regional distribution) contained in individual components of personal information comprising the personal information database, etc.

#### 4.3.2 情報の項目と想定されるリスク及び加工例

#### 4.3.2 Categories of Information, Their Potential Risks, and Examples of Processing

特定の個人を識別できるリスクについては情報の性質によって異なることから、加工に当たっての参考となるよう、加工対象となる個人情報に含まれ得る各情報の項目に対する加工例を図表4-4に示す。ここでは、個人情報に係る本人の基本的な属性に関わる情報の項目を「個人属性情報」、個人の行動に伴い発生する行動の履歴に関わる情報の項目を「履歴情報」として分類している。

Risks of identification of a specific individual vary according to the attribute of information. Figure 4-4 shows examples of processing for each category of information that can be contained in personal information that is to be processed, which can be referred to when processing information. Here, categories of information concerning the basic attributes of a principal concerning personal information are categorized into "individual attribute information," and categories of information concerning behavioral history derived from actions of an individual are categorized
into "history information."

ただし、次に示す加工例はあくまで基本的な考え方に沿った一般的な加工の例示であり、次のとおりに加工すれば十分であることを意味するものでもなければ、これに縛られるものでもない。実際にどの情報の項目をどこまで加工するかということについては、業種やビジネスの業態、需要者のニーズ等を踏まえつつ、データベースに含まれる情報の項目やレコードの数等に応じて判断することが適当であることから、認定団体が策定する個人情報保護指針等の自主ルールにおいて適切に定められることが望ましい。

The examples of processing shown below are examples of common processing methods. However, they are not intended to limit processing methods or to guarantee that these methods will always be sufficient. The categories of information to be processed and level of processing them should be appropriately determined according to the categories of information contained in a database, number of records, etc. Therefore, they should be established properly under personal information protection policies or other voluntary rules formulated by accredited organizations.

図表4-4 情報の項目と想定されるリスク及び加工例

Figure 4-4 Categories of information, potential risks and examples of processing

項目	想定されるリスク	加工例
Category	Potential risks	(「削除」は置き換えも含む)
Example of processing (To "delete" also includes to replace)
個人属性情報	氏名	・それ自体で個人を特定できる。
Name	・This alone can identify an individual
生年月日	・住所（郵便番号）、性別との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。
Date of birth	・Can identify an individual when combined with address (postal code) and gender
性别Gender	·住所（郵便番号）、生年月日との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。·Can identify an individual when combined with address (postal code) and date of birth·生年月日、性別との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。·Can identify an individual when combined with date of birth and gender·本人にアクセスすることができる。·Allows access to the principal	·Delete date of birth and age data that suggest an extremely old age (deletion of cells/top-coding)·他の情報との組合せによって必要がある場合は削除する。(項目削除)·Delete gender as necessary, according to the combination with other information (deletion by category)·原則として、町名、番地、マンション名等の詳細を削除する。(丸め)·Delete details, such as name of town, street address, name of apartment, etc. in principle (rounding)·レコード総数等に応じて、県単位や市町村単位へ置き換える。(丸め)·Replace with the name of prefecture or name of municipality, according to the total number of records (rounding)下4桁を削除する。(丸め)·Delete the last four digits (rounding)
住所Address
郵便番号Postal code	生年月日、性別等との組合せにより個人の特定に結びつく可能性がある。Can result in identification of an individual when combined with date of birth, gender, etc.	全部削除する。(項目削除)Delete entirely (deletion by category)
マイナンバーIndividual number	それ自体で個人情報とされている。(個人識別符号)This alone constitutes personal information (individual identification code).	全部削除する。(項目削除)
パスポート番	それ自体で個人情報とされている	全部削除する。(項目削除)
号	る。	Delete entirely (deletion by category)
Passport	(個人識別符号)
number	This alone can constitute personal information (individual identification code).
顔認証データ	それ自体で個人情報とされている。	全部削除する。(項目削除)
Facial	(個人識別符号)
recognition	This alone can constitute personal information (individual identification code).
data	固定電話番号・多くの事業者が収集しており、異なるデータセット間で個人を特定するための識別子として機能し得る。・Can function as an identifier to identify an individual among different datasets, as it is collected by many business operators・本人にアクセスすることができる。・Allows access to the principal	原則として、加入者番号(下4桁)を削除。(丸め)Delete the subscriber's number (last four digits) in principle (rounding)
Landline	その事業者が収集しており、
phone number	異なるデータセット間で個人を特定するための識別子として機能し得る。
携帯電話番号	・多くの事業者が収集しており、	全部削除する。(項目削除)
Mobile phone number	異なるデータセット間で個人を特定するための識別子として機能し得る。・Can function as an identifier to identify an individual among different datasets, as it is collected by many business operators・本人にアクセスすることができる。・Allows access to the principal
クレジット力	・多くの事業者が収集しており、	全部削除する。(項目削除)
ード番号	異なるデータセット間で個人を特定するための識別子として機能し得る。	Delete entirely (deletion by category)
Credit card number
サービスID、アカウントIDService ID,account ID	· Can function as an identifier to identify an individual among different datasets, as it is collected by many business operators· 本人に直接被害を与え得る。· Can directly cause harm to the principal多くの事業者で共用されるIDの場合は、個人を特定するための識別子として機能する。Can function as an identifier to identify an individual, if the ID is commonly used by many business operators· 多くの事業者が収集しており、異なるデータセット間で個人を特定するための識別子として機能し得る。· Can function as an identifier to identify an individual among different datasets, as it is collected by many business operators· 本人にアクセスすることができる。· Allows access to the principal多くの事業者で共用される端末IDの場合は、個人を特定するための識別子として機能する。Can function as an identifier to identify an individual, if the ID is commonly used by many business operators	全部削除する。(項目削除)Delete entirely (deletion by category)全部削除する。(項目削除)Delete entirely (deletion by category)
電子メールアドレスE-mail address	· Can function as an identifier to identify an individual among different datasets, as it is collected by many business operators· 本人にアクセスすることができる。· Allows access to the principal多くの事業者で共用される端末IDの場合は、個人を特定するための識別子として機能する。Can function as an identifier to identify an individual, if the ID is commonly used by many business operators	全部削除する。(項目削除)Delete entirely (deletion by category)
端末IDTerminal ID
職業Job	年収Annual income	operators·住所や年収等との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。·Can result in identification of an individual when combined with address, annual income, etc.·職業や住所等との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。·Can result in identification of an individual when combined with job, address, etc.·超高年収の場合、それ自体から個人を特定できる可能性がある。·In case of extremely high annual income, this alone can identify an individual.·住所等との組合せにより、個人の特定につながる可能性が高くなる。·Probability to result in identification of an individual becomes higher when combined with address, etc.·購入店舗や購買時刻に関する情報と他のデータセットに含まれる位置情報等との組合せにより、個	·勤務先名を職種等のカテゴリーに置き換える。（一般化）·Replace the name of workplace with a category name, such as job type (generalization)·具体的な年収を収入区分へ置き換える。（丸め）·Replace specific annual income data with salary range (rounding)·超高収入の値を削除する。（セル削除/トップコーディング）·Delete the values of extremely high salary (deletion of cells/top-coding)·具体的な家族人数を人数区分へ置き換える。（丸め）·Replace a specific number of family members with a range of number of family members (rounding)·詳細な家族構成を世帯構成区分（単身、親子、三世帯等）へ置き換える。（丸め）·Replace detailed family structure with a classification of household structure (single, parents and children, three-generational household, etc.) (rounding)·購入店舗や購買時刻の詳細な情報を削除する。（丸め）·Delete detailed information, such as
家族構成Family structure	購買履歴Purchase	·購入店舗や購買時刻に関する情報と他のデータセットに含まれる位置情報等との組合せにより、個
history	人の特定につながる可能性がある。	store at which purchase was made and time of purchase (rounding)
·Can result in identification of an individual when information on a store at which purchase was made and time of purchase and information contained in another dataset are combined.·特異な物品の購買実績と居住エリア等との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。·Can result in identification of an individual when a purchase record of idiosyncratic goods and residence area, etc. are combined	·特異な購買情報（超高額な利用金額や超高頻度の利用回数等）を削除する。（セル削除/トップコーディング）·Delete idiosyncratic purchase information (extremely high payment, extremely high purchase frequency, etc.) (deletion of cells/top-coding)
乘降履歴	·乗降実績の極めて少ない駅や時間帯の履歴から、個人の特定につながる可能性がある。	·利用が極めて少ない駅や時間帯の情報を削除する。時刻情報を時間帯に置き換える。（セル削除/丸め）·Delete information concerning a station or time range with an extremely small number of users. Replace time information with a period of time (deletion of cells/rounding)
Transportation history	·Records concerning a station or time during which the number of passengers getting on and off the train is extremely small can result in identification of an individual.·定期区間としての利用が極めて少ない駅の情報から、個人の特定につながる可能性がある。·Information concerning a station which is rarely included in a commuter pass area can result in identification of an individual	·定期区間に極めて少ない利用駅が含まれるものを削除（セル削除）·Delete information on a commuter pass area that includes a station with an extremely small number of users (deletion of cells)
位置情報（移動履歴）	·夜間や昼間の滞在地点から自宅や勤務先等を推定できる可能性あり。	·自宅や勤務地点等の推定につながる始点・終点を削除する。（丸め）·Delete information on start point and end point that may result in estimation of the location of home, workplace, etc.
Location information (movement)	·Location of home, workplace, etc. can be estimated based on the	·Location of home, workplace, etc.
history)	locations visited during the day and night.
•詳細な位置情報と時刻情報の組合せが異なるデータセット間で識別子として機能し得る。
•Combination of detailed location information and time information can function as an identifier among different datasets.
•所定エリア内の位置情報が極めて少ない場合に、個人の特定に結びつく可能性がある。
•Can result in identification of an individual when location information in a certain area is extremely small.
•特異な電力使用量と他の情報との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。
•Can result in identification of an individual when idiosyncratic power consumption is combined with other information.
•生活スタイルや家族構成を推定できる可能性がある。
•Lifestyle and family structure can be estimated.	(rounding)
•位置情報若しくは時刻情報の詳細部分を削除する。（丸め）
•Delete detailed parts of location information or time information (rounding)
•位置情報が少ないエリアの値にノイズを加える。（ノイズ付加）
•Add noise to values for areas with small location information (noise addition)
•所定数以上の位置情報になるようエリアを区切る。（丸め）
•Separate areas so that each contains a certain volume or more of location information (rounding)
•極めて大きい電力使用量の情報を削除する。（セル削除/トップコーディング）
•Delete information on extremely large power consumption (deletion of cells/top-coding)
電力利用履歴Power consumption history

## (参考)

## (Reference)

匿名加工情報の加工方法に関しては、平成28年8月8日に経済産業省が「事業者が匿名加工情報の具体的な作成方法を検討するにあたっての参考資料（「匿名加工情報作成マニュアル」）」（以下「経産省マニュアル」という。）を公表している。

In relation to processing methods for anonymously processed information, the Ministry of Economy, Trade and Industry published "Reference Material to Help Business Operators Consider Methods for Producing Anonymously Processed Information"
Processed Information (Anonymously Processed Information Production Manual)" (hereinafter referred to as the "METI Manual") on August 8, 2016.

匿名加工情報は、法第36条第1項に基づき、施行規則第19条各号に定める基準に従い加工する必要があるものであるが、経産省マニュアルは、施行規則が策定される前にその検討とは関わりなく、経済産業省において別途検討が進められ、公表されたものである。

In accordance with Article 36, paragraph (1) of the Act, anonymously processed information needs to be processed in compliance with the standards provided in the items of Article 19 of the Enforcement Rules. However, The METI Manual was published before the establishment of the Enforcement Rules as a result of discussions at the Ministry of Economy, Trade and Industry that were carried out independently from discussions on the formulation of the Enforcement Rules.

経産省マニュアルにおいては、個人情報に含まれる記述等を①「識別子」、②「属性」及び③「履歴」の3つに分類した上で、次のとおり加工の方針を検討している $ ^{34} $ 。

The METI Manual categorizes descriptions, etc. contained in personal information into [i] identifier, [ii] attribute, and [iii] history, for which processing policies are provided as follows. $ ^{34} $

① 「識別子」とされたものは、個人識別のリスク $ ^{35} $ が高いため原則として削除を行う。

[i] Descriptions, etc. falling under the category of "identifier" are to be deleted in principle, as they entail a high risk of identification of an individual. $ ^{35} $

②「属性」とされたものは、複数の属性が組み合わされることによる個人識別のリスクを検討する。

[ii] For descriptions, etc. falling under the category of "attribute," risks of identification of an individual when multiple attributes are combined are to be examined.

③「履歴」とされたものは、特異な値及び蓄積による識別の可能性を考慮する。

[iii] For descriptions, etc. falling under the category of "history," risks of identification due to idiosyncratic values and accumulation are to be examined.

このようなリスク分析等の考え方については、検討を行う際の参考となる部分もあろうかと考えられることから、参考までに、経産省マニュアルと施行規則第19条各号に定める基準との関係を図表4-5に示す。

As such approaches to risk analysis, etc. can serve as a reference when considering processing methods, the
relationship between the METI Manual and standards provided in the items of Article 19 of the Enforcement Rules is shown in Figure 4-5.

なお、図表4-4で示す「個人属性情報」は経産省マニュアルの分類における「識別子」及び「属性情報」に、「履歴情報」は「履歴情報」におおよそ対応しているものと考えられる。

Roughly, "personal attribute information" as shown in Figure 4-4 is equivalent to "identifier" and "attribute" in the categories provided in the METI Manual, and "history information" in Figure 4-4 "history information" in the METI Manual.

図表4-5 経産省マニュアルにおける分類と主に対応する施行規則の基準

Figure 4-5 Categories provided by the METI Manual and standards of the Enforcement Rules that mainly correspond thereto

分類	定義
Category	Definition
(主に対応する施行規則)
(Enforcement Rules that mainly correspond)
識別子	個人データを構成する情報であって、単体で個人を特定する可能性のある情報。
Identifier	Information constituting personal data, which alone can identify an individual
(第19条 第1号、第2号、第3号、第5号)	例：氏名、生年月日、アカウントID、端末ID、契約者ID、電話番号、電子メールアドレス、詳細な住所(番地や住居番号含む)
(Article 19, items (i), (ii), (iii) and (v))	e.g. Name, date of birth, account ID, terminal ID, subscriber ID, telephone number, e-mail address, detailed address (including street address and room number)
属性情報	個人データを構成する情報であって、経時的にデータが積み重ねられる
Attribute information	ことのない情報で、単体では個人を特定することができないものの、他の属性との組合せや外部の情報との照合によって、個人を特定する可能性のある情報。
(第19条 第1号、第5号)
(Article 19, items (i) and (v))	Information constituting personal data, which is not to be accumulated over time and which cannot identify an individual alone, but can identify an individual when combined with other attributes or through collation with external information
例：性別、年齢、郵便番号、住所（市町村まで）家族構成、年収等 e.g. gender, age, postal code, address (to the municipality level), family
e.g. purchase history, web browsing history, transportation history, etc.

## 履歷情報

## History information

(第19条 第5号)

structure, annual income, etc.

(Article 19, item (v))

個人データを構成する情報であって、個人の行動の履歴を蓄積し、経時的にデータが積み重ねられる情報で、一般に単体では個人を特定することができないものの、他の属性との組合せや外部の情報との照合によって個人を特定する可能性のある情報。

Information constituting personal data that retains historical records of an individual's behavior, which is accumulated over time and which cannot alone identify an individual, but can identify an individual when combined with other attributes or collation with external information

例：購買の履歴、ウェブの閲覧履歴、乗降履歴等

※この他、施行規則第19条第4号における特定の個人の識別につながり得る特異なデータがある場合の処理があるが、これは主に属性情報（年齢等）に対応したものと考えられる。
### 5. 匿名加工情報等の安全管理措置

### 5. Security Control Actions for Anonymously Processed Information, etc

匿名加工情報を作成した場合は、法第36条第2項及び第6項に基づく安全管理措置を講ずる必要がある。前者は、匿名加工情報の加工方法等情報の漏えい防止に関する義務規定であり、後者は、匿名加工情報の取扱い全般の安全管理措置や苦情の処理等に関する努力義務規定となっている。

Security control actions based on Article 26, paragraphs (2) and (6) of the Act need to be taken when anonymously processed information has been produced. Paragraph (2) provides for an obligation concerning the prevention of leakage of processing method, etc.-related information concerning anonymously processed information. Paragraph (6) provides for an obligation to strive concerning general security control actions for the handling of anonymously processed information and actions for dealing with a complaint, etc.

### 5.1 加工方法等情報の安全管理措置について

#### 5.1 Security Control Actions for Processing Method, etc.-Related Information

匿名加工情報の作成の際に行った加工の方法に関する情報（加工方法等情報）については、法第36条第2項に規定されているように、施行規則で定める基準に従って安全管理措置を講ずることとされている。

As provided in Article 36, paragraph (2) of the Act, security control actions shall be taken for information relating to a processing method used for the production of anonymously processed information ("processing method, etc. related information") in accordance with the standards prescribed by the Enforcement Rules.

## 法第36条第2項

## Article 36(2) of the Act

個人情報取扱事業者は、匿名加工情報を作成したときは、その作成に用いた個人情報から削除した記述等及び個人識別符号並びに前項の規定により行った加工の方法に関する情報の漏えいを防止するために必要なものとして個人情報保護委員会規則で定める基準に従い、これらの情報の安全管理のための措置を講じなければならない。

(2) A personal information handling business operator, when having produced anonymously processed information, shall, in accordance with standards prescribed by rules of the Personal Information Protection Commission as those necessary to prevent the leakage of information relating to those descriptions etc. and individual identification codes deleted from personal information used to produce the anonymously processed information, and information relating to a processing method carried out pursuant to the provisions of the preceding paragraph, take action for the security control of such information.

## 施行規則第20条

Article 20 of the Enforcement Rules