Anonymized dataset（匿名化データセット）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

参照資料では、識別情報をデータから取り除く処理をde-identificationと呼んでいる。処理では、検出した機微情報を削除するほか、文字のマスキング、別の値やトークンへの置換、暗号化などを行う。処理後のコピーは、非本番環境での利用、第三者との共有、複数のデータ源を使った分析、機械学習モデルでの利用などに用いられる。処理結果は、検出対象と変換方法の設定に依存する。資料は、こうして作成したデータについて不可逆性や再識別不能を保証していないため、「匿名化」という名称だけからそれらを断定できない。対応外の形式、サイズ上限を超えるファイル、拡張子のないファイル、変換エラーが生じたファイルなどは処理されない場合もある。

02 / IN PRACTICE

Anonymized datasetの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

検出対象、変換方法、対応形式、サイズ制限、処理エラーを確認する。匿名化済みという名称だけで、識別や復元が不可能だとは判断しない。