Scientific and Educational Reports of the Faculty
of Science and Technology, Kochi University
Vol. 1 (2018), No. 5
筒井真璃菜，三戸理誠，江口大介，豊永昌彦
Marina Tsutumi, Masataka, Mito, Daisuke Eguchi, Masahiko Toyonagara
〒780-8520 高知市曙町2-5-1 高知大学大学院理学専攻 情報科学
要旨
近年，ビッグデータは，業務効率や売上げ改善のため多様な産業で利用されている. しかしながら，ビッグデータの中には，個人情報保護問題を含むものがあり，何らかの保護方法が求められる．従来の個人情報保護技術として，氏名の記号化，個人を特定する数値の乱数化や除去，データ全体の暗号化などが挙げられる．一方，様々に保護されたデータから名寄せなどにより個人特定される危険性も指摘されている．
本研究は，ビッグデータの様々な統計情報のみからデ ータ再生成する方法を提案するものであり，個人情報保護問題を根本的に解消するビッグデータ利用環境の提案である．提案手法は，ヒストグラムと相関係数を入力として，モンテカルロ法でヒストグラムの再生，およびデータレコード順の交換で相関係数の再現をする．
生成法によるデータがビッグデータとして利用可能かどうかを検証するため，医療データを生成し，これと実際の医療データの SOM 分析を比較する．実験の結果，生成データは，ほぼ同等の SOM 分析ができることが確認できた．
Received: March 5, 2018
Reviewed by anonymous referee(s), and accepted: March 15, 2018
Published: March 31, 2018
発行者：高知大学理工学部 〒780-8520 高知県高知市曙町二丁目5-1
Faculty of Science and Technology, Kochi University, Kochi, 780-8520 Japan
問い合わせ先（E-mail）：serfst●kochi-u.ac.jp （送信の際は"●"を半角"@"に変更して送信してください）