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匿名化

2017年5月の個人情報保護法の改正により、個人情報を『匿名加工情報*1』にすれば、一定のルールの下で本人同意なしで第三者への提供を含む目的外利用が可能となりました。これにより、パーソナルデータの利活用が加速し新事業や新サービスの創出、ひいては、国民生活の利便性の向上につながることが期待されています。
NTTでは、独自の「Pk-匿名化技術*2」を含め、パーソナルデータの特性や利用目的に応じて、安全かつ有用性の高いデータ加工を行う匿名化技術の研究開発を進めています。また、各種匿名化技術の利用ノウハウ、匿名化技術に関する国内コンテストでのトップクラスの実績ノウハウ、様々な分野でのデータ評価実験のノウハウを活かし、匿名加工の基準を満たしながらも、より役に立つ匿名加工情報の作成支援に向けて取り組んでいます。

※1 匿名加工情報とは「特定の個人を識別できないように個人情報を加工して得られる個人に関する情報であり、当該個人情報を復元することができないようにした」ものです。
※2 Pk-匿名化技術とはデータの一部分を書き換えるランダム化の一種で、個々のデータを確率的に変化させる処理とベイズ推定と呼ばれる機械学習の手法により元の状態を推定する処理を行い、k-匿名性を満たした利用価値の高いデータを作成するものです。

匿名化の処理イメージ匿名化の処理イメージ

関連論文

  • Dai Ikarashi, Ryo Kikuchi, Koji Chida, Katsumi Takahashi: "k-Anonymous Microdata Release via Post Randomisation Method," International Workshop on Security (IWSEC), 2015
  • Eizen Kimura, Satoshi Hasegawa, Koji Chida, Shoko Gamo, Satoshi Irino, Haku Ishida, Yukio Kurihara: "Evaluation of the anonymity and utility of de-identified clinical data based on Japanese anonymization criteria," MedInfo2017 - The 16th World Congress on Medical and Health Informatics(Poster), 2017
  • Eizen Kimura, Koji Chida, Dai Ikarashi, Koki Hamada, Ken Ishihara: "Statistical disclosure limitation of health data based on Pk-anonymity," MIE 2012 - the 24th European Medical Informatics Conference, 2012
  • 長谷川 聡, 正木 彰伍, 岡田莉奈: "大規模データを実用的な速度で処理可能な匿名化ライブラリの設計と実装評価", コンピュータセキュリティシンポジウム(CSS), 2017
  • 長谷川 聡, 菊池 亮, 正木 彰伍, 濱田 浩気: "行列分解を利用した確率的k-匿名性を満たす高次元データ公開法", コンピュータセキュリティシンポジウム(CSS), 2016
  • 長谷川 聡, 正木 彰伍, 濱田 浩気, 菊池 亮: "確率的k-匿名化における再構築の正確度に関する理論的解析", 暗号と情報セキュリティシンポジウム(SCIS), 2016
  • 菊池 亮, 五十嵐 大, 千田 浩司, 濱田 浩気: "データ分布依存処理によって高い有用性を実現する確率的k-匿名化", 暗号と情報セキュリティシンポジウム(SCIS), 2013
  • 五十嵐 大, 長谷川 聡, 納 竜也, 菊池 亮, 千田 浩司: "数値属性に適用可能な, ランダム化によりk-匿名性を保証するプライバシ保護クロス集計", コンピュータセキュリティシンポジウム(CSS), 2012
  • 五十嵐 大, 千田 浩司, 高橋 克巳: "k-匿名性の確率的指標への拡張とその適用例", コンピュータセキュリティシンポジウム(CSS), 2009.
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