「大規模集計データへの差分プライバシの適用」

［情報処理学会論文誌 Vol.56, No.9, pp.1801-1816］
［論文概要］

　データの有効な活用による社会・産業の発展への期待が高まる中，プライバシーを保護するための技術が注目を集めている．その中で，Dwork らによる差分プライバシーは，高い安全性から期待が寄せられているが，大規模データへの適用においてはデータの有用性や処理効率などの観点で実用上の課題を持つ．本論文では，地理空間データなどの大規模な集計データに差分プライバシーを適用する上での課題を示すとともに，これを解決する手法を提案する．本手法は，集計データの非負制約に着目し，その逸脱をWavelet 空間において補正する過程を導入して出力データの有用性と処理効率の向上を実現すること，さらに局所性保存写像の一種である Morton 順序写像を用いて地理空間データなどの多次元集計データへの適用時の精度劣化を抑制することを特徴とする．

［推薦理由］

　本論文は，ビッグデータを活用する際に問題となるプライバシの保護に関して，近年特に注目の高まっている差分プライバシを活用する上での実用性に関する３つの課題を示し，それらの課題を同時に解決するプライバシ保護法式を提案している.提案方式のアルゴリズムや安全性，計算量は理論的に定義，証明されており，実問題への適用例として地理空間データへの適用についても述べられている．その評価結果も従来手法より計算効率および精度ともに優れていることが示されている．ビッグデータにおけるセキュリティ分野の研究として，これからの研究分野全体の方向性をも変えかねない可能性を持っており，重要な論文として位置づけられると考える. 以上の理由により情報処理学会論文誌の論文賞に相応しいと判断し，推薦する．