匿名化

GDPR を正しく理解する

Shalini Kurapati, CIPP/E

Co-founder and CEO, Clearbox AI

匿名化データ

  • 識別された/識別可能な自然人に関連しない
  • 真に匿名化されたデータは再識別不可
  • GDPRの適用範囲外
  • GDPRに適合しつつデータ活用に有効
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匿名化の手法

  • 集計:データを合計等で提供
  • 摂動:値をわずかに変更
  • データ交換/シャッフル:個別属性の並べ替え
  • レコード抑止:レコード全体を削除
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再識別リスク

顔のない人々のグループ。各顔にクエスチョンマーク。

  • 匿名化は再識別を許さないこと
  • 新技術と強力な計算資源
  • 匿名データでも真に匿名でない場合
  • 共有・再利用・収益化への影響
1 Rocher, L., Hendrickx, J.M. & de Montjoye, YA. Estimating the success of re-identifications in incomplete datasets using generative models. Nat Commun 10, 3069 (2019). https://doi.org/10.1038/s41467-019-10933-3
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DNA提供者は本当に匿名?

DNAのイラスト。

  • 遺伝子系譜データベースに遺伝プロファイル
  • 個人識別子を削除し「匿名」と主張
  • 公開遺伝リソースと提供時刻などの情報を組合せ
  • 提供者は実は匿名でない
1 John Bohannon, Genealogy Databases Enable Naming of Anonymous DNA Donors, Science, Vol. 339, No. 6117 (18 January 2013), p. 262.
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重要な検討事項

3つのはてなマークのイラスト。

  1. 個人を特定できるか?(特定性)
  2. 個人に関する記録をひも付けられるか?(連結可能性)
  3. 個人に関する情報を推測できるか?(推論可能性)
1 ARTICLE 29 DATA PROTECTION WORKING PARTY Opinion 05/2014 on Anonymisation Techniques
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有用性とデータ保護

プライバシーと有用性のトレードオフのイラスト。プライバシーが高いほど有用性は低く、その逆も同様。

  • プライバシーと有用性のトレードオフ
  • 完全な匿名化の達成は困難
  • リスクは進化、最新対策、プライバシー・バイ・デザイン
1 Dr.Prokopios DROGKARIS, European Union Agency for Cybersecurity (ENISA), On overview of existing pseudonymisation techniques, IPEN Webinar 2021
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