| 講演名 | 2022-07-14 軌跡データの時間的/空間的な内在情報価値の保存に向けたLDPにおける動的プライバシ制御法の一検討 笹田 大翔(奈良先端大), 妙中 雄三(奈良先端大), 門林 雄基(奈良先端大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 人々の移動軌跡や経由地等を含む時空間データは，物理空間での人の行動分析や都市設計など多様な用途で価値が高い一方で，個人のセンシティブ情報を含むためプライバシ漏洩が深刻な問題となる．それに対して，各個人の端末で自分自身の軌跡データにプライバシ保護加工を施した後，データストアへ送信するLDP（Local Differential Privacy）を用いたデータ収集が注目されている．しかし，この方法で収集したデータはプライバシ保護加工前のデータに含まれていた空間的・時間的な特性を保持することができない．これは，端末が指定されたプライバシ保護強度（プライバシバジェット）に基づいてデータ全体が識別不可となるように雑音印加し，時間・空間的な特徴も同時に識別困難とするためである．そこで本研究は，LDP適用後も空間的・時間的特性を維持したままプライバシ保護を行う手法を提案する． 本手法は，一様なプライバシバジェットの代わりに，類似する移動軌跡を辿る端末クラスタごとにプライバシバジェットを揃えて保護加工する．これによって，クラスタ内のデータは識別不可能とする一方で，そのクラスタが辿った空間的な軌跡情報や経路を通過した時間的情報を残したまま収集できる． 実験により，提案方式は軌跡データ提供者のプライバシ保護を維持したまま，一定のデータ有用性を維持することが示された． |
| 抄録(英) | Spatiotemporal data, including people's movement trajectories and transit points, is highly valuable for various applications, such as analyzing people's behavior in physical space and urban design. In response to this problem, data collection using Local Differential Privacy (LDP), in which privacy-protected processing is applied to one's own trajectory data at each individual's terminal before sending it to a data store, has attracted attention. However, data collected using this method cannot retain the spatial and temporal characteristics of the data before privacy-protection processing. This is because the terminal applies noise to make the entire data indistinguishable based on the specified privacy protection strength (privacy budget), making the temporal and spatial characteristics difficult to distinguish at the same time. Therefore, we propose a method of privacy protection that preserves spatial and temporal characteristics after LDP is applied. Instead of a uniform privacy budget, the proposed method aligns the privacy budget for each terminal cluster that follows a similar trajectory. This makes the data within a cluster indistinguishable, while preserving the spatial and temporal information of the trajectory and path traversed by the cluster. Experimental results show that the proposed method maintains a certain level of data availability while preserving the privacy protection of the trajectory data providers. |
| キーワード(和) | 局所差分プライバシ / 軌跡データ / プライベート空間分解 / データ収集法 |
| キーワード(英) | Local Differential Privacy / Trajectory Data / Private Spatial Decomposition / Data Collection |
| 資料番号 | NS2022-47 |
| 発行日 | 2022-07-06 (NS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / SR / RCS / SeMI / RCC |
|---|---|
| 開催期間 | 2022/7/13(から3日開催) |
| 開催地（和） | 金沢歌劇座 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Theatre + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 委員長氏名（和） | 大石 哲矢(NTT) / 亀田 卓(広島大) / 樋口 健一(東京理科大) / 山本 高至(京大) / 東 俊一(名大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Oishi(NTT) / Suguru Kameda(Hiroshima Univ.) / Kenichi Higuchi(Tokyo Univ. of Science) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 三好 匠(芝浦工大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 牟田 修(九大) / 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 猿渡 俊介(阪大) / 小林 孝一(北大) / 石井 光治(香川大) |
| 副委員長氏名（英） | Takumi Miyoshi(Shibaura Insti of Tech.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Shunsuke Saruwatari(Osaka Univ.) / Shunichi Azuma(Hokkaido Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 池邉 隆(NTT) / 山口 実靖(工学院大) / 成枝 秀介(三重大) / 稲森 真美子(東海大) / 李 斗煥(NTT) / 山本 哲矢(パナソニック) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) / 加川 敏規(電中研) / 岡野 訓尚(立命館大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Ikebe(NTT) / Saneyasu Yamaguchi(Kogakuin Univ.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm) / Osamu Nakamura(Sharp) / Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Toshinori Kagawa(CRIEPI) / Kunihisa Okano(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 三原 孝太郎(NTT) / 大辻 太一(NEC) / 王 瀟岩(茨城大) / 田中 明美(MathWorks) / 須藤 克弥(電通大) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 菅野 一生(KDDI総合研究所) / 張 裕淵(東工大) / 松田 裕貴(奈良先端大) / 田谷 昭仁(青学大) / 平井 健士(阪大) / 単 麟(NICT) / 足立 亮介(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kotaro Mihara(NTT) / Taichi Ohtsuji(NEC) / WANG Xiaoyan(Ibaraki Univ.) / Akemi Tanaka(MathWorks) / Katsuya Suto(Univ. of Electro-Comm) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Issei Kanno(KDDI Research) / Yuyuan Chang(Tokyo Inst. of Tech) / Yuki Matsuda(NAIST) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Takeshi Hirai(Osaka Univ.) / SHAN LIN(NICT) / Ryosuke Adachi(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Reliable Communication and Control |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 軌跡データの時間的/空間的な内在情報価値の保存に向けたLDPにおける動的プライバシ制御法の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Dynamic Privacy Control Method in LDP for Preserving Temporal/Spatial Intrinsic Information Value of Trajectory Data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 局所差分プライバシ / Local Differential Privacy |
| キーワード(2)（和/英） | 軌跡データ / Trajectory Data |
| キーワード(3)（和/英） | プライベート空間分解 / Private Spatial Decomposition |
| キーワード(4)（和/英） | データ収集法 / Data Collection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 笹田 大翔 / Taisho Sasada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 妙中 雄三 / Yuzo Taenaka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 門林 雄基 / Youki Kadobayashi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 発表年月日 | 2022-07-14 |
| 資料番号 | NS2022-47 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NS-105 |
| ページ範囲 | pp.106-111(NS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-07-06 (NS) |