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位置情報解析のためのプライバシ保護手法
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位置情報解析のためのプライバシ保護手法
1.
位置情報解析のためのプライバシ保護手法
川本 淳平(筑波大学) 佐久間 淳(筑波大学・科学技術振興機構) 1 CSIS DAYS 2012 2012/11/3
2.
動機
ビッグデータ 企業や自治体が大量のデータを保持 GPS情報,購買履歴,メディカルレコード,etc. これらのデータを解析するメリット 道路事情(渋滞や事故が多い通りはどこか?) などが効率的に取得 市民の経済活動 可能と期待されている プライバシ問題 個々人のプライバシに関わるデータを含んでいる 誰がいつどこを訪問したのか? 何を買ったのか? etc. 個々人のプライバシに配慮しつつ 社会にとって有益な情報を取得することが求められている 2 CSIS DAYS 2012 2012/11/3
3.
今回注目したトピック
位置情報データ いつ誰がどこを訪問したのかというデータ モバイル端末のGPSなどから取得可能 頻出訪問地点セットの抽出問題 よく訪問されている点の集合を探す ○○というエリアに行ったことがある人は △△というエリアにも訪れやすい 3 CSIS DAYS 2012 2012/11/3
4.
頻出訪問地点セットの抽出におけるプライバシ
解析に用いた位置情報から個人が特定されないこと 訪問地点の組から個人が特定される攻撃を問題とする 訪問履歴(10月31日, 14-15時) T1: {東京, 渋谷} T2: {東京, 渋谷, 原宿} T3: {品川, 渋谷} アリスの訪問地点と一致 T4: {品川, 渋谷, 原宿} 攻撃者が 「10月31日にアリスが {東京, 渋谷, 原宿} を訪問」 と知っていると T2 がアリスと特定できてしまう 4 CSIS DAYS 2012 2012/11/3
5.
頻出訪問地点セットの抽出におけるプライバシ
集合データに対する匿名性 He らの主張†によると どの組合せも最低 k 個存在すべき 組合せの k-匿名性が必要 「渋谷」や「原宿」を「渋谷区」にまとめる 訪問履歴(10月31日, 14-15時) T1: {東京, 渋谷区} アリスの訪問地点と一致 T2: {東京, 渋谷区} T3: {品川, 渋谷区} T4: {品川, 渋谷区} k=2 の例 アリスが T1, T2 のどちらか特定不可能 †Yeye He, Jeffrey F. Naughton: Anonymization of Set-Valued Data via Top-Down, Local Generalization. PVLDB 2(1): 934-945 (2009) 5 CSIS DAYS 2012 2012/11/3
6.
既存手法の問題点
エリアのまとめ方の問題 渋谷と原宿を渋谷区にまとめるなど近いエリアで併合 少数が離れたエリアを訪問した場合どうすべきか? 訪問履歴(10月31日, 14-15時) T1: {東京, 渋谷} T2: {東京, 渋谷, 横浜} T3: {品川, 渋谷} T4: {品川, 渋谷, 原宿} 渋谷と横浜を併せる場合 頻出訪問地点を調べた結果が不明瞭になる 東京と渋谷を同時に訪問する人が多いのか? それとも東京と横浜を同時に訪問する人が多いのか? 6 CSIS DAYS 2012 2012/11/3
7.
提案手法
問題点のまとめ 一点でも離れた その点を含んだ組合せが 点があると 「k個以上存在すること」を満足させる ために他の密な集団が犠牲になる 基本アイデア 最終的に得たいのは頻出訪問地点の組 少人数が訪れた離れたエリアは予め取り除く l-抑制: l人未満しか訪れない点を取り除く 7 CSIS DAYS 2012 2012/11/3
8.
評価実験
実験に用いたデータ 人の流れデータ† 人々の動きが活発な通勤時間 (6am-8am) 首都圏南西部から 1 万人をランダムに抽出 データの形式と事前処理 元データは(日時,緯度,経度)の三つ組み プライバシ保護のためユーザ識別子は取り除いた 緯度・経度は 2km×2km のグリッドに変換 †http://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/index-j.html 8 CSIS DAYS 2012 2012/11/3
9.
評価実験の結果
頻出地点の発見には宇野らの LCM† を利用 未匿名化 2 匿名を保証 1抑制2匿名 10抑制10匿名 を保証 を保証 msup = 300 同色 = 同じアイテムセット †http://research.nii.ac.jp/~uno/codes-j.htm 9 CSIS DAYS 2012 2012/11/3
10.
まとめと今後の展開
頻出訪問地点の発見におけるプライバシ問題 抑制を用いた既存手法の改良 マイナーなエリアは頻出訪問地点には含まれない マイナーエリアを予め取り除いても結果には影響しない 人の流れデータを用いた実験によって効果を検証 他の問題への応用を考えている プライバシを考慮した主導線の発見 プライバシを考慮した渋滞・事故発生地点の発見 10 CSIS DAYS 2012 2012/11/3