講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-03-17 10:40
プライバシーデータを取り扱うクエリシステムに対する再構築攻撃の機械学習に基づくリスク評価 ○Mohd Anuaruddin Bin Ahmadon(山口大) MSS2022-96 NLP2022-141 |
抄録 |
(和) |
本稿では、データの意味と価値を分離することにより、データプライバシーの保護メカニズム及びその強度を評価する方法を提案した。データプライバシー保護法は、データを集計し、クラスに分けることで元の値が公開されなくなる。主に集約及び離散化によって元のデータの値を公開しない方法に注目する。しかし、データのクエリでは複数回同じ値を要求する場合は、元の値を再構築できる可能性がある。この方法は、データの意味と値を分離することによって、機密データのプライバシーを保護する。秘匿性の強さを機械学習を用いて評価する。クエリ内で使用される頻度が低い場合、元の値を予測することが難しくなることを確かめた。 |
(英) |
In this paper, we proposed a method to evaluate the strength of a data privacy protection mechanism by separating the meaning and value of data. The data privacy method performs aggregation and normalization on each data and returns the processed data for internal use. The aggregation separates the meaning, and the normalization protects the value. The method protects the privacy of sensitive data when used within organizations by separating the meaning and value of data. We proposed an evaluation method using machine learning to evaluate the strength of data privacy. The accuracy of the prediction toward the original value represents the strength of data privacy. The original value is harder to predict if it is less frequently used within queries. |
キーワード |
(和) |
デジタルプライバシー / 匿名化 / クエリーシステム / 再構築攻撃 / / / / |
(英) |
digital privacy / anonymization / query systems / reconstruction attack / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 435, MSS2022-96, pp. 160-163, 2023年3月. |
資料番号 |
MSS2022-96 |
発行日 |
2023-03-08 (MSS, NLP) |
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) |
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MSS2022-96 NLP2022-141 |