| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 5n |
| セッション名 |
| データセキュリティ |
| 講演日 |
| 2022/09/14 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-207教室 |
| 講演番号 |
| L-005 |
| タイトル |
| リンク予測を用いたソーシャルネットワークデータのk-匿名化手法の検討 |
| 著者名 |
| 菅井理紗, 清 雄一, 田原康之, 大須賀昭彦, |
| キーワード |
| 匿名化, k-匿名性, ソーシャルネットワーク, リンク予測 |
| 抄録 |
| 近年，ソーシャルネットワークサービスの普及によって，ソーシャルネットワークデータの利活用に対する需要が高まっている．しかし，ソーシャルネットワークデータは個人の情報を含むため，利活用においてはプライバシ侵害のリスクを考慮する必要がある．そこで，プライバシ保護の研究としてk匿名化の手法が広く提案されている．また，実際のデータには欠損値が含まれるため，従来手法の適応ではデータの有用性が低下してしまう可能性がある．本研究では，欠損値を補完することによる匿名加工データの有用性向上を目的とし，リンク予測を用いたソーシャルネットワークデータのk-匿名化手法を検討する． |
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