プライバシ情報セキュア流通基盤｜ コラボレーションプラットフォーム
技術の概要 利用者の行動情報の不正使用を防ぎつつ、安全に利活用する流通基盤を実現する技術である。プライバシ性の除去（あいまい化等）により安全に二次利用できる行動検知・モデル化を確立し、安心・安全なプラットフォーム（マイ・ライフ・サービスプラットフォーム）を実現する。 自己の行動情報の蓄積状況やサービスプロバイダへの開示状況を確認しながら、行動情報の開示制御、提供後の削除を利用者自身が行うことが可能となるため、利用者が安心して行動情報を提供できるようになる プラットフォームの行動情報の流通制御の自動化、あいまい化によるプライバシ性の除去、及び行動モデル化によって、サービスプロバイダにおけるプライバシ情報保護機能の導入が容易になる 技術の特徴 「利用者主導開示制御*」 サービスプロバイダに配信・開示した行動情報の開示ポリシの動的変更、選択的な削除、開示実績の収集および管理を行う 「ライフサイク
スライド 1
基盤共通技術 プライバシ・プリザービングマイニング 財団法人日本情報処理開発協会 日本電信電話株式会社 個人情報の活用機会を増大させるデータマイニング技術 技術の概要 提供者のプライバシを守りながら情報を活用できるデータマイニング技術 個人情報を参照させないマイニングが可能 個人を特定・推定させないマイニングが可能 収集した個人のプロファイル情報を、プライバシに配慮しながらコンテンツやサービスの配信業務に利用可能 ※平成１９年度は「技術要件定義書」作成を実施 技術の特長 プライバシ・プリザービングマイニングの代表的な技術情報を提供 データを見せないでマイニングが可能（データ保護活用手法） 個人を特定／推定させないマイニングが可能（入出力抑制手法） 個人情報データベースを所持する企業とマイニングを実行する企業を分けることが可能 データ所持企業側でデータを保護して提供、マイニング企業側
Chris Clifton
Christopher W. Clifton Professor of Computer Science Professor of Statistics (by courtesy) clifton@cs.purdue.edu Biographical Information Address Purdue University Department of Computer Sciences 305 N. University Street West Lafayette, Indiana, 47907-2107 Office Phone: +1 765 494-6005 FAX: +1 765 494-0739 Office: DSAI 2097 For biographical and historical information see my Curriculum Vitae (also
プライバシー保護データマイニング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
プライバシー保護データマイニング (privacy preserving data mining)† 文献1により，USでは，誕生日，性別，5桁郵便番号で87%の個人が識別可能との調査結果が報告された． 一見無関係なデータでも，その組み合わせによって個人が特定できる場合が指摘された． このため，データマイニング技術によるプライバシー侵害の懸念が生じた． そこで，考案されたのがプライバシー保護データマイニングで，分散保持されたデータそのものは秘密にしたまま，それらのデータを集積してデータマイニング手法を適用したのと同等の結果をえるための手法． 同じレコードの異なる属性が分散保持されている垂直分割モデルと，同じ属性集合で記述された異なるレコードが分散保持されている水平分割モデル，および両方とも分割されている任意分割モデルなどがある． プライバシー保護データマイニングの実現するアプローチとしては
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
個人情報匿名化基盤｜ コラボレーションプラットフォーム
http://www.igvpj.jp/cp_jp/
共通技術一覧｜情報大航海プロジェクト
スライド 1
スライド 1
Privacy Preserving Data Mining
untitled