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データ匿名化パターン(DAP)
K-anonymity、L-diversity、T-closeness、および合成データ生成を含む、エージェントシステム向けの包括的なデータ匿名化手法
複雑さ: highセキュリティとプライバシーのパターン
30秒でわかる概要
- 概要
- 一般化、抑制、合成データ生成といった手法を用いて個人識別情報を削除または変換し、個人が再識別されないようにする。
- 使いどころ
- プライバシー規制が適用される中で組織間やエージェント間でデータセットを共有し、レコードが個人に紐づけられるのを防ぐ必要があるとき。
- 注意点
- 過度な匿名化はデータの有用性を大きく損なう。攻撃者は補助情報や連結攻撃によって依然として再識別できる場合がある。
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データ匿名化パターン: 概要
K-anonymity、L-diversity、T-closeness、および合成データ生成を含む、エージェントシステム向けの包括的なデータ匿名化手法
- K-anonymity for indistinguishability
- L-diversity for sensitive attribute protection
- T-closeness for distribution similarity
- Synthetic data generation
- Federated anonymization processing
- Privacy-utility trade-off optimization
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- K-Anonymity Model (Sweeney, 2002)
- Federated Learning Privacy (Liu et al., 2020)
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