- データ分析や個人情報保護に携わる研究者・技術者
- プライバシー保護を考慮したデータ公開を行う企業担当者
- 情報セキュリティ分野の学生や専門家
プロンプト例：
「匿名化技術における精度評価の代表的な指標と最新の匿名化アルゴリズムについて、
具体例を挙げてわかりやすく説明してください。」
プロンプト例の出力結果例：
匿名化技術の精度評価には、個人識別のリスクを定量化するために「母集団の一意性」や「標本一意性」に基づく指標が用いられます。
特にk-anonymityは各レコードが他の少なくともk-1レコードと区別できないことを保証する評価指標として広く利用されています。
近年ではk-anonymityを改善し、より厳密に個人識別のリスクを低減するk-concealmentアルゴリズムが開発されており、例えば完全2-concealment化により匿名化精度を高めています。
また、情報損失を抑えた匿名化手法も提案されており、例えば損失指標Loss Metricを用いる評価で、ノイズを最小化しながら高い秘匿性を維持する技術も注目されています。
