空間的な分布をもつ機微情報を差分プライバシ―基準に基づいて秘匿する手法の機能拡張

基于差分隐私准则的空间分布敏感信息隐藏方法的增强

• 批准号: 19K11970
• 负责人: 本郷 節之
• 金额: $ 0.42万
• 依托单位: Hokkaido University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K11970/
• 关键词: プライバシー保護

本研究は，人に関わる集計データのプライバシーを保護し，かつ，有用性と処理効率を向上させる手法の開発を目指したものである．具体的には，その安全性から現在注目を集めている「差分プライバシー」と呼ばれるプライバシー保護基準に基づく処理手法の実用性を向上させる技術の研究を行う．差分プライバシーは，集計データにプライバシー保護のための処理を施した処理後のデータ群の中に，ある人のデータが含まれるか否かを判別することが困難であること（判別困難性）に基づいたプライバシー保護基準である．差分プライバシーを実現する代表的な手段としては，各データに平均値が0のLaplaceノイズを付加する「Laplaceメカニズム」が提案されている．しかしそこには，「矛盾値の発生」「部分和精度の劣化」「計算量の増大」という問題が存在していた．研究代表者らが提案したTop-down精緻化を伴うPrivelet法はこれら3つの問題を同時に解消・抑制する．しかし，その対象は，一次元データに限定されている．ここで，地理空間データや国勢調査データのような実利用を想定した場合，もしも同技術を，二次元・一次元間での順・逆方向変換を行うことなく，二次元データへ直接適用できるよう拡張することができれば，高い効率性・性能の実現が期待できる．そこで本研究では，Top-down精緻化を伴うPrivelet法の二次元化を目指す．令和４年度は，前年度に実施できなかった，二次元Privelet法を計算機実装した上での定量評価に取り組んだ．具体的には，前年度には中途段階であった①演算時間の調査，ならびに，②秘匿データの精度の調査を行った．その結果，①二次元Privelet法が一次元方式よりも演算時間が短いこと，ならびに，②二次元Privelet法による秘匿データが一次元方式による秘匿データよりも精度が低いことが確認できた．

This study is aimed at the development of methods for the protection of human beings and their usefulness and processing efficiency. Specific research on the technology of "differential protection" and "basic protection standard" is carried out. The difference between the two sets of data sets is the difficulty of determining whether the data set is contained in the data set after the data set is processed. The average value of the difference is 0 and the Laplace value is 0. The problem of "contradiction","deterioration of partial sum accuracy","increase of calculation amount" and "middle problem" exists. Research Representative's Proposal Top-down Refinement accompanied by Privelet Method to Solve and Suppress Three Problems Simultaneously. The first element is limited to the first element. Geospatial survey data is used to determine the situation, and the same technology is used. The second dimension and the first dimension are directly applicable. The second dimension is directly applicable. The performance is expected to be high. This study is aimed at Top-down refinement and Privelet method. In the fourth year of the order, the previous year was implemented, and the two-dimensional Privelet method was installed on the computer. Specific information, the previous year, the middle stage, ① calculation time survey, ② secret information precision survey. The results are as follows: ① Quadratic Privelet Method: One-dimensional mode: calculation time: short; ② Quadratic Privelet Method: secret; one-dimensional mode: secret; precision: low; confirmation: correct.

项目成果

非負精緻化を伴うPrivelet法における演算効率化手法の性能向上

非负细化提高 Privelet 方法中计算效率方法的性能

• 发表时间: 2020
• 期刊: 情報処理学会論文誌
• 作者: Ugawa Toshiyuki;Tsuge Satoru;Horiuchi Yasuo;Kuroiwa Shingo;Satoru Tsuge and Shingo Kuroiwa;本郷 節之，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤
• 通讯作者: 本郷 節之，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤

非負集計データのための部分和精度に優れた差分プライバシー適用手法二次元化の試み

非负聚合数据部分和精度优异的差分隐私应用方法的二维化尝试

• 发表时间: 2022
• 作者: Ugawa Toshiyuki;Tsuge Satoru;Horiuchi Yasuo;Kuroiwa Shingo;Satoru Tsuge and Shingo Kuroiwa;本郷 節之，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，杉尾 信行，寺田 雅之
• 通讯作者: 本郷 節之，杉尾 信行，寺田 雅之

非負集計データのための部分和精度に優れた差分プライバシー適用手法二次元化の一考察Ⅴ

非负聚合数据部分和精度优异的二维化差分隐私应用方法研究Ⅴ

• 发表时间: 2021
• 作者: Ugawa Toshiyuki;Tsuge Satoru;Horiuchi Yasuo;Kuroiwa Shingo;Satoru Tsuge and Shingo Kuroiwa;本郷 節之，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，杉尾 信行，寺田 雅之;本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，杉尾 信行，鈴木 昭弘，稲垣 潤
• 通讯作者: 本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，杉尾 信行，鈴木 昭弘，稲垣 潤

非負集計データのための部分和精度に優れた差分プライバシー適用法二次元化の一考察II

非负聚合数据部分和精度优异的二维化差分隐私应用方法研究II

• 发表时间: 2020
• 作者: Ugawa Toshiyuki;Tsuge Satoru;Horiuchi Yasuo;Kuroiwa Shingo;Satoru Tsuge and Shingo Kuroiwa;本郷 節之，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，杉尾 信行，寺田 雅之;本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，杉尾 信行，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，杉尾 信行，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷節之，岡本拓海，飯塚皇太，寺田雅之，鈴木昭弘，稲垣潤
• 通讯作者: 本郷節之，岡本拓海，飯塚皇太，寺田雅之，鈴木昭弘，稲垣潤

非負集計データのための部分和精度に優れた差分プライバシー適用法二次元化の一考察I

非负聚合数据部分和精度优异的二维差分隐私应用方法研究Ⅰ

• 发表时间: 2019
• 作者: Ugawa Toshiyuki;Tsuge Satoru;Horiuchi Yasuo;Kuroiwa Shingo;Satoru Tsuge and Shingo Kuroiwa;本郷 節之，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，杉尾 信行，寺田 雅之;本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，杉尾 信行，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，杉尾 信行，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷 節之，石井 貴己，寺田 雅之，鈴木 昭弘，稲垣 潤;本郷節之，岡本拓海，飯塚皇太，寺田雅之，鈴木昭弘，稲垣潤;本郷節之，寺田雅之，鈴木昭弘，稲垣潤
• 通讯作者: 本郷節之，寺田雅之，鈴木昭弘，稲垣潤