論文の概要: Assessing the risk of re-identification arising from an attack on anonymised data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16921v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 09:47:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 16:10:47.197281
• Title: Assessing the risk of re-identification arising from an attack on anonymised data
• Title（参考訳）: 匿名化データに対する攻撃による再同定のリスクの評価
• Authors: Anna Antoniou, Giacomo Dossena, Julia MacMillan, Steven Hamblin, David Clifton, Paula Petrone
• Abstract要約: 悪意のある攻撃から匿名化されたデータセットへの再識別のリスクを計算する。 そこで本研究では,k匿名化データセットにおける1人の患者の再同定の確率を推定する分析手法を提案する。 我々はこの解法を一般化し、複数の患者が再同定される確率を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24466725954625884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: The use of routinely-acquired medical data for research purposes requires the protection of patient confidentiality via data anonymisation. The objective of this work is to calculate the risk of re-identification arising from a malicious attack to an anonymised dataset, as described below. Methods: We first present an analytical means of estimating the probability of re-identification of a single patient in a k-anonymised dataset of Electronic Health Record (EHR) data. Second, we generalize this solution to obtain the probability of multiple patients being re-identified. We provide synthetic validation via Monte Carlo simulations to illustrate the accuracy of the estimates obtained. Results: The proposed analytical framework for risk estimation provides re-identification probabilities that are in agreement with those provided by simulation in a number of scenarios. Our work is limited by conservative assumptions which inflate the re-identification probability. Discussion: Our estimates show that the re-identification probability increases with the proportion of the dataset maliciously obtained and that it has an inverse relationship with the equivalence class size. Our recursive approach extends the applicability domain to the general case of a multi-patient re-identification attack in an arbitrary k-anonymisation scheme. Conclusion: We prescribe a systematic way to parametrize the k-anonymisation process based on a pre-determined re-identification probability. We observed that the benefits of a reduced re-identification risk that come with increasing k-size may not be worth the reduction in data granularity when one is considering benchmarking the re-identification probability on the size of the portion of the dataset maliciously obtained by the adversary.
• Abstract（参考訳）: 目的: 日常的に取得した医療データを研究目的に利用するためには,データの匿名化による患者の機密性を保護する必要がある。 この研究の目的は、悪意のある攻撃から匿名化されたデータセットへの再識別のリスクを計算することである。 方法:電子健康記録(EHR)データのk匿名化データセットにおいて,1人の患者の再同定の確率を推定する分析手段をまず提示する。 第二に、この解法を一般化し、複数の患者が再同定される確率を得る。 モンテカルロシミュレーションによる合成検証を行い,得られた推定値の精度を示す。 結果: リスク推定のための分析フレームワークは, シミュレーションによって提供されるものと一致した再同定確率を, 様々なシナリオで提供する。 我々の仕事は再同定確率を膨らませる保守的な仮定によって制限される。 考察:我々の推定では,データセットの比率が悪用された場合に再同定確率が増加し,同値クラスサイズと逆相関があることが示されている。 この再帰的アプローチは、任意のk-匿名化スキームにおける複数患者再特定攻撃の一般的なケースに応用可能性ドメインを拡張する。 結論: 事前決定された再同定確率に基づいてk匿名化過程をパラメトリズする方法を定式化する。 kサイズの増加に伴う再識別リスクの低減の利点は、敵が悪意を持って取得したデータセットの一部のサイズに対する再識別確率のベンチマークを検討する場合、データ粒度を低下させる価値がない可能性がある。

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