匿名化・仮名化・差分プライバシー

匿名化?
は『元の個人を特定できないように加工』。 復元不可能なのが原則。 例: 氏名をハッシュ化、住所を市区町村単位に丸める、年齢を10歳刻みにする等。

識別子(氏名・ID)を別の符号(乱数ID)に置き換える。 マッピング表を保持していれば復元できるのが匿名化との違い。

匿名化の手法として、k-匿名性?
(k-anonymity?
)が有名。 『同じ属性を持つ人がk人以上存在するように加工』するルール。 k=5なら、ある属性組み合わせで最低5人がいる状態にする。

差分プライバシー?
(Differential Privacy?
)は『1人のデータの有無で結果がほぼ変わらない』ことを保証するノイズ注入手法。 Apple や Google が iOS や ChromeでDP統計を採用。

そう、集計結果に少量のランダムノイズを加えることで、個別データの寄与を判別不能にする。 統計的精度とプライバシー強度のトレードオフをパラメータεで制御。

DS検定★ では『匿名化と仮名化の違い』『k-匿名性の概念』『差分プライバシーは差分・ノイズで保護』が頻出。