ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 学術論文等

誤差を考慮した位置匿名化手法の提案

https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9091
https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9091
a5a6d5f5-487b-44cc-9772-893677b5714c
名前 / ファイル ライセンス アクション
j97-d_5_964.pdf j97-d_5_964 (1.0 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2019-04-09
タイトル
タイトル 誤差を考慮した位置匿名化手法の提案
言語 ja
タイトル
タイトル Location Anonymization on the Basis of Accuracy
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題 ユビキタスコンピューティング
キーワード
主題 プライバシー
キーワード
主題 位置情報
キーワード
主題 匿名化
キーワード
言語 en
主題 ubiquitous computing
キーワード
言語 en
主題 privacy
キーワード
言語 en
主題 location information
キーワード
言語 en
主題 anonymization
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 清, 雄一

× 清, 雄一

ja 清, 雄一

ja-Kana セイ, ユウイチ

en SEI, Yuichi

Search repository
大須賀, 昭彦

× 大須賀, 昭彦

ja 大須賀, 昭彦

ja-Kana オオスガ, アキヒコ

en OHSUGA, Akihiko

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 年齢,年収,趣味等のユーザ属性と,ユーザの行動履歴とを関連付けてマイニングすることで,ユーザ属性や位置情報に応じた適切なマーケティングや広告配信をすることが可能となる.しかし,あるユーザの行動履歴の一部を知る攻撃者にこの情報がわたると,関連付けられたユーザ属性と個人を結び付けられるリスクがある.従来研究において,ユーザの行動履歴を知る攻撃者に対してもユーザ属性と個人を結び付けられることを防ぐため,k-匿名性等の指標に基づく匿名化手法が多数提案されている.しかし,ユーザの位置情報には誤差が含まれていることが考慮されておらず,誤差がある環境下では個人が特定されるリスクが増加する.また,匿名化後のデータの有効性指標にも誤差が考慮されていない.本論文では,位置情報には誤差があるという現実的な環境を想定し,新しいプライバシー指標,匿名化後のデータにおける有効性指標,及びこれら指標に基づいた匿名化アルゴリズムを提案する.シミュレーション評価を実施し,従来手法と比べて匿名化後のデータの有効性を向上させ,同時に,個人が特定されるリスクを低減することを示す.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Data mining can support effective marketing or advertisement based on users' attributes such as sex and ages and their locations. However, attackers can identify specific user's attributes if they know the user's location. A lot of approaches for anonymization such as k-anonymity have been proposed to tackle this problem. Existing studies, however, do not take errors of the location information into consideration. Therefore, there is a risk that a specific user's attribute can be identified by an attacker. Moreover, the utility measure proposed in existing studies does not consider errors of the location information. We propose a novel privacy measure and a utility measure that can treat the errors of the location information and propose a method to anonymize the information of users' locations based on the proposed measures. By simulations, we prove our proposed method can improve the utility of the anonymized information and reduce the risk of the user's attribute being identified.
書誌情報 ja : 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム

巻 J97-D, 号 5, p. 964-974, 発行日 2014-05-01
出版者
出版者 電子情報通信学会
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1881-0225
権利
権利情報 Copyright © 2014 IEICE
関連サイト
識別子タイプ URI
関連識別子 http://search.ieice.org/index.html
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-05-15 09:44:08.801109
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3