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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-06 14:40 ユーザの軌跡隣接性を考慮した局所差分プライバシにおけるノイズ付加量変化の検討 ○笹田大翔・妙中雄三・門林雄基・Doudou Fall（奈良先端大）  ISEC2020-39 SITE2020-36 LOIS2020-19 |
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| 抄録 | （和） | コンタクトトレーシングによるユーザ密集地であるクラスタ検出は急務である．GPSを活用した場合より高精度なクラスタ検出が可能だが，こうした位置情報は緯度と経度の系列データで表される軌跡であり，センシティブな情報が推論可能でプライバシリスクが伴う． プライバシを保証するために，データを収集する段階でノイズを付加する局所差分プライバシが存在するが，ユーザは加えるノイズの量を調節できない． リスク許容度は個人に応じて異なり，ノイズ付加量もユーザの軌跡に応じて動的に変更することが求められる．そこで本研究は，ユーザの軌跡隣接性を考慮してプライバシ漏洩のリスクに応じてノイズ付加量を変化させる． |
| （英） | The detection of clusters in densely populated areas by contact tracing is urgent, because these locations are trajectories represented by a series of latitude and longitude data, and sensitive information can be inferred, which carries a privacy risk, although it is possible to detect clusters with higher accuracy using GPS. In order to guarantee privacy, there is a local differential privacy policy that adds noise at the data collection stage, but the user cannot control the amount of noise added. The risk tolerance is different for each individual, and the amount of noise addition must be dynamically changed according to the user's trajectory. Therefore, in this study, we vary the amount of noise addition according to the risk of privacy leakage considering the trajectory adjacency of the user. |
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| キーワード | （和） | 局所差分プライバシ / 軌跡隣接生 / クラスタ検出 / / / / / |
| （英） | Local Differential Privacy / Trajectory Adjacency / Cluster Detection / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 224, ISEC2020-39, pp. 45-50, 2020年11月. | |
| 資料番号 | ISEC2020-39 | |
| 発行日 | 2020-10-30 (ISEC, SITE, LOIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ISEC2020-39 SITE2020-36 LOIS2020-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS ISEC SITE |
| 開催期間 | 2020-11-06 - 2020-11-06 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 情報セキュリティ，ライフログ活用技術，ライフインテリジェンス，オフィス情報システム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ISEC |
| 会議コード | 2020-11-LOIS-ISEC-SITE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ユーザの軌跡隣接性を考慮した局所差分プライバシにおけるノイズ付加量変化の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Considering the variation of the noise-addition amount in local differential privacy with user trajectory adjacency |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 局所差分プライバシ / Local Differential Privacy |
| キーワード(2)（和/英） | 軌跡隣接生 / Trajectory Adjacency |
| キーワード(3)（和/英） | クラスタ検出 / Cluster Detection |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笹田 大翔 / Taisho Sasada / ササダ タイショウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 妙中 雄三 / Yuzo Taenaka / タエナカ ユウゾウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 門林 雄基 / Youki Kadobayashi / カドバヤシ ヨウキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | Doudou Fall / Doudou Fall / ドゥドゥ フォール |
| 第4著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-06 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ISEC |
| 資料番号 | ISEC2020-39, SITE2020-36, LOIS2020-19 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.224(ISEC), no.225(SITE), no.226(LOIS) |
| ページ範囲 | pp.45-50 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-10-30 (ISEC, SITE, LOIS) |
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