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パーソナルデータ匿名化システム

−プライバシー情報を高度に保護しながら、利用価値の高い分析データを提供します。−

このようなお悩みはありませんか? この技術が解決します!

ビッグデータの情報活用によって新たな価値やビジネス創成が期待されます。一方、パーソナルデータの取り扱いは個人情報保護の点で十分の注意が必要です。

  • パーソナルデータを、利用目的や条件に合わせて高度に匿名化したい。
  • 収集したビッグデータを利活用シーンに応じ、匿名性とデータの有用性について高レベルで両立させる分析データとして作成したい。

技術概要

ビッグデータの利用課題に対する本技術の目的図
ビッグデータの利用課題に対する本技術の目的

【特徴】

本技術は、データの加工方法として次の特徴があります。パーソナルデータの種類や分析目的に応じて使い分けることができます。

比較項目 安全性の根拠 レコード数の保存 データの細かさ 分析結果の正確さ 繰り返し匿名化
k-匿名化(一般化)
Pk-匿名化

パーソナル匿名化システムに実装の技術特徴

  • (1)「k-匿名化」
    匿名化したデータから個人の識別が困難であることを示す安全性の代表的な指標で、“複数の項目で同じ値の組み合せが少なくとも個存在すること”を表します。
    • 希少な人のデータを取り除く「削除」
    • 項目の値をより粗くする「一般化」
    などの匿名化処理によりk-匿名性が確保されます。
  • (2)「Pk-匿名化」
    NTTが独自に開発した「Pk-匿名化」は“長いデータ”の分析に有用です。
    • ビッグデータの多項目を選択し、短いデータにして分析加工するオーダーメイド匿名化の処理が行えます。
    • オーダーメイド匿名化を繰り返した際のk-匿名性の喪失問題に対する耐性を持つため、プライバシーを保護したデータとして加工できます。

結果、従来困難とされてきた高度なプライバシー保護対策を行った際のビッグデータ利用価値低下を緩和し、実用的なレベルの分析データを効果的に作成することを可能としました。

【効果】

本技術により、安全性と有用性を両立したパーソナルデータをサービス提供事業者とユーザの両方でバランス良く利活用ができるシステムを実現できます。

パーソナルデータ匿名化システムのイメージ
パーソナルデータ匿名化システムのイメージ

適用ビジネス分野

  • 広告・マーケット
  • 情報通信、測定・分析評価
  • ビジネスソリューション

本技術の優位性

  • 匿名加工に必要となる各種匿名化技術について、国内トップクラスの利用ノウハウや独自技術を保有
  • 本システムをビッグデータ分析のプロセスに取り入れることにより、高度なプライバシー保護対策と安全管理措置を施した分析業務が可能
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