既知データ分布に対する個人情報保護を考慮したユーザ参加型センシングに関する検討

摘要

Participatory sensing is emerging paradigm for collecting spatial statistical information by gathering data from citizens as the rapid spread of smartphones with embedded various sensors. To promote use of participar-tory sensing, the protection of privacy is important to consider because the system aggregates data sets from each smartphone which is closely related with participants. There are many research for protecting privacy in participatory sensing, but when the data distribution is generally known, attacker can easily infer original data which is participants' sensitive information. In this paper, we present a privacy-preserving participatory sensing for known distributions by Empirical Negative Surveys. We evaluated how this scheme can preserve the privacy while keeping the integrity of aggregated information.%多数のセンサを搭載し，インターネットに接続されたスマートフォンが急速に普及していることを背景に,一般ユーザの持つ携帯端末をセンシングデバイスとするユーザ参加型センシングの実現が期待されている.一般ユーザが普段の生活において携帯端末を持ち歩く中で，様々な情報を取得し，サーバ上で多数のフィールド情報を有する詳細な統計情報を構築することが想定されているが，一方で実世界で扱う個々のセンサからのデータや一般ユーザの持つプロファイル情報の統計データ分布には偏りがあり，センサ情報を用いることなくその偏りを推測することは容易である.本研究では，一般的に明らかな個々の統計データ分布を用いて，携帯端末上でデータ偽装処理(Perturbation)を行うEmpirical Negative Surveysを提案し，その有効性とデータ再現性についての評価を行う.