講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-05-17 11:45
匿名化データを復元する攻撃手法の定量的評価の検討 ○山添貴哉・面 和成(筑波大) ISEC2019-4 |
抄録 |
(和) |
予測モデルの精度を高めるために、複数の機関に分散しているデータの統合解析が求められている。一方で、複数の機関にあるデータを収集するにはプライバシーのリスクが伴う場合が多く、その代表的な対応として匿名化手法が存在する。本研究では、モデルに対する攻撃の一つである Model Inversion Attack を改良し、匿名化データに対する攻撃手法(Data Inversion Attack)を新たに提案する。その評価においては、高次元データに対応できるpk-匿名化及び行列分解匿名化を行ったデータを対象とし、元のデータの復元を定量的に評価する。特に、元データの確率分布による評価をベースラインとして、我々の攻撃手法がベースラインよりも高い精度でデータの復元に寄与できることを示した。 |
(英) |
With the increasing scale of data, integrated analysis of data distributed to multiple institutions is required. On the other hand, collecting data from multiple institutions often involves privacy risks, and there is a methods called anonymization as a representative measure. In this research, we improve Model Inversion Attack, which is one of attacks against models, and propose the attack method against anonymized data which we call Data Inversion Attack. In the evaluation, the data that has been pk anonymized and matrix decomposition anonymized that can handle high-dimensional data is targeted, and the restoration of the original data is evaluated quantitatively. In particular, using the distribution of the original data as a baseline, we have shown that our attack method can contribute to restoration of anonymized data with higher accuracy than the baseline. |
キーワード |
(和) |
匿名化 / プライバシー / 復元 / Inversion Attack / / / / |
(英) |
anonymization / privacy / restore / Inversion Attack / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 40, ISEC2019-4, pp. 7-13, 2019年5月. |
資料番号 |
ISEC2019-4 |
発行日 |
2019-05-10 (ISEC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 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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ISEC2019-4 |