Privacy Protection by Anonymizing Based on Status of Provider and Community

When a user receives personal services from a service provider, the service can be of a higher quality if the user pro-vides more personal information. However, the risk of privacy violation could increase. Therefore, this paper proposes a privacy protection method that realizes avoidance of unwanted informa-tion disclosure by controlling disclosable attributes according to the results from monitoring two elements: user background in-formation of the provider and user community status. This is done before disclosing individual attributes corresponding to the privacy policy (i.e., the required anonymity level) by each user. The system architecture based on the aforementioned is also pro-posed. The validity of the proposed methods was confirmed by a desk model

パーチェス法を用いたエージェントシミュレーションによる金融機関の合併に関するシステミックリスクへの影響分析

リーマンショック以降，欧州を中心にインターバンクネットワーク上の金融機関のシステミックリスクに対して関心が高まっている．本研究では，金融機関の破綻の影響がインターバンクネットワークにおいてどのように伝播するかについてエージェントベースシミュレーションを用いて分析した．シミュレーションでは，(1)市場性資産価格の下落率と(2)有価証券に与える損害率を変化させる2種類のシナリオを用意し，金融機関の合併の有効性・破綻リスクのモデル化を試みた．その結果，(1)金融機関の合併を実施した場合においても，多数行にわたる破綻のリスクは削減できない，(2)短期間で有価証券に損害が発生した場合，長期間にわたって損害が発生する状況よりもシステミックリスクが大きくなることが明らかになった．The aim of the present study is to evaluate systemic risks by manipulating the declining rate of marketable asset price and damaging of securities due to merger of financial institutions. An agent-based simulation platform with purchase method of international accounting standard is developed and analyse the influence of the goodwill (Noren), produced by merging financial institutions. The research revealed the following two points: (1) merger of financial institutions cannot prevent the failures of many banks; (2) systemic risk is more increasing damaging of securities than declining rate of marketable asset price

A Countermeasure Method Using Poisonous Data Against Poisoning Attacks on IoT Machine Learning

In the modern world, several areas of our lives can be improved, in the form of diverse additional dimensions, in terms of quality, by machine learning. When building machine learning models, open data are often used. Although this trend is on the rise, the monetary losses since the attacks on machine learning models are also rising. Preparation is, thus, believed to be indispensable in terms of embarking upon machine learning. In this field of endeavor, machine learning models may be compromised in various ways, including poisoning attacks. Assaults of this nature involve the incorporation of injurious data into the training data rendering the models to be substantively less accurate. The circumstances of every individual case will determine the degree to which the impairment due to such intrusions can lead to extensive disruption. A modus operandi is proffered in this research as a safeguard for machine learning models in the face of the poisoning menace, envisaging a milieu in which machine learning models make use of data that emanate from numerous sources. The information in question will be presented as training data, and the diversity of sources will constitute a barrier to poisoning attacks in such circumstances. Every source is evaluated separately, with the weight of each data component assessed in terms of its ability to affect the precision of the machine learning model. An appraisal is also conducted on the basis of the theoretical effect of the use of corrupt data as from each source. The extent to which the subgroup of data in question can undermine overall accuracy depends on the estimated data removal rate associated with each of the sources described above. The exclusion of such isolated data based on this figure ensures that the standard data will not be tainted. To evaluate the efficacy of our suggested preventive measure, we evaluated it in comparison with the well-known standard techniques to assess the degree to which the model was providing accurate conclusions in the wake of the change. It was demonstrated during this test that when the innovative mode of appraisal was applied, in circumstances in which 17% of the training data are corrupt, the degree of precision offered by the model is 89%, in contrast to the figure of 83% acquired through the traditional technique. The corrective technique suggested by us thus boosted the resilience of the model against harmful intrusion

サッカーPK戦におけるゲーム理論上の最適戦略とプロの戦略との差異に関する考察

人や企業は様々な条件下で最適な行動を取るのだろうか．取らないのであればそれはなぜか．その原因を求めることは，実際の個人・企業等の理解を大きく助ける．また，ゲーム理論はスポーツや経済学そしてその他の社会科学の理解に大きく関わってきた．本研究は比較的データが集めやすく混合戦略を適用できるサッカーのPK戦に注目し，独自の確率を考慮した利得表を作成した．その利得表を用いてPK戦におけるキッカーの最適戦略を求め，最適戦略と実際の戦略とのズレを明らかにした．そのズレの原因を求める為にデータセット内の各データ項目についての確率分布を比較するというアプローチをした．データはインターネット動画サイトより収集した，プロ選手による2001年〜2017年の間の世界各国のPK戦150試合（計1539人分）を使用した．実験結果として，最適戦略と実際の戦略との間にズレが存在することが分かった．またそのズレには国籍・スコア差の関与が示唆された．その結果から，サッカーPK戦における最適戦略と実際の戦略との間におけるズレの原因を推定した．本手法はスポーツ分野以外への応用も期待できる

決定木学習を利用したビジネスプロセス実行ログ検証のための論理式の生成

情報システムによって記録されたビジネスプロセスの実行履歴を分析することはプロセスマイニングと呼ばれ，実際に行われたビジネスプロセスの問題を把握して改善へ繋げるための重要な手段である．LTL checkerは線形時相論理(LTL)をベースにした形式的な言語を利用してビジネスプロセスにおいて成り立つべき性質を記述し，検証を行うためのツールであり，ビジネスプロセスの分析を行うための有力な手段として知られている．しかし，多くのビジネスアナリストはLTLのような数学的な記法に精通していないため，ビジネスプロセスにおいて検証したい性質を記述する際に，真に検証すべき性質を正確に記述することは困難である．論理式を誤って記述した場合は当然のことながら本来意図していた検証を行うことはできない．そこで本研究では教師あり機械学習手法の一種である決定木を用いてビジネスプロセス実行ログからイベントの実行順序関係に着目して抽出した特徴量に基づいて学習を行い，論理式を自動生成することで検証したい性質を記述する手法を提案する．本手法を用いることで，数学的な手法に精通していない者でも検証すべき性質を記述することができる．本手法の妥当性を示すために，電話修理プロセスに対し提案手法を適用し，有効性を確認した．Process mining is a important means for analyzing business process and LTL checker is a famous tool for process mining. However, since many business analysts are not familiar with mathematical notation like LTL, it is difficult to describe exactly the property to be verified when describing the property to be verified in the business process is there. Therefore, in this study, learning is performed based on feature quantities extracted from the business process execution log using a decision tree, and a logical expression is automatically generated. We propose a method to describe properties to be verified

ユーザ背景情報及びコミュニティ状況を考慮した匿名度制御によるプライバシ保護エージェントの提案

ライフログなどの個人情報を提供し，プロバイダより情報推薦などの個人サービスを受ける場合，多くの個人情報を提供することで更に品質の高い個人サービスを受けることができる反面，情報の漏えいや流用などによるプライバシ侵害の危険性も増える．そこで本論文では，ユーザごとに設定する希望匿名度に対応する属性を開示する前に，匿名度に影響を及ぼす二つの要素，(1)プロバイダのユーザ背景情報，(2)コミュニティの状況，をチェックし匿名度に反映させることで開示属性を調整し，結果，無用な情報開示を避けることを特徴とするプライバシ保護エージェントを提案する．(1)，(2)それぞれにおいて，課題を分析し，解決への提案手法について述べ，(1)は事例モデルによる実験的机上検証，(2)は歩行者モデルを用いたコミュニティを想定し机上検証により，提案手法の妥当性と有効性を確認した．When a user receives personal services from a service provider, the service can be of a higher quality if the user provides more personal information. However, the risk of privacy violation could increase. Therefore, this paper proposes a privacy preserving agent that realizes avoidance of unwanted information disclosure by controlling disclosable attributes according to the results from monitoring two elements: user background information of the provider and user community status. This is done before disclosing individual attributes corresponding to the privacy policy (required anonymity) by each user. The validity of the proposed methods was confirmed by a desk model

モバイルエージェントアプリケーションのための仕様記述言語Pigeon

モバイルエージェント技術が普及するにつれて，実適用にあたり，例えば開放型のネットワーク上を動き回るため動作の把握が困難であることや，セキュリティの確保が従来のシステムに比べて難しいなど，多くの問題が浮かび上がってきている．このような問題を解決する手段として，形式仕様技術が注目されており，モバイルエージェント向けの仕様記述言語や，そのための理論的基盤となる計算モデルがいくつか提案されている．しかし，モバイルエージェントアプリケーションの仕様を効果的に記述・利用するためには，その記述言語にもカスタマイズ機能や高度な記述能力が要求されるが，従来の言語では対応していない．そこで本論文では，モバイルエージェントアプリケーションの仕様記述に必要な，カスタマイズ機能や高度な記述能力を実現した言語Pigeonを提案する．Pigeonは，仕様記述言語として，動作仕様と要求仕様の分離や，前者から後者の体系へのモデル化を変更可能とすることにより，カスタマイズ機能を実現する．また，リフレクション機能により，高度な記述能力を実現する．また本論文では，Pigeonを電子カタログアプリケーションに適用し，更に他の言語と比較することにより，Pigeonの評価を行う

Studies on Functional Bacteria of Indonesian Tropical Forest Plants for Biorehabilitation of Degraded Lands

Forest degradations have left vast amount of damaged and abandoned lands in Indonesia. In this paper, we present our approaches in rehabilitation of adverse soils using functional bacteria isolated from plant species of Indonesian tropical rain forests. For these purposes, we collected bacteria from various bio-geo-climatically different forests and conducted bioassays to test these bacterial abilities in improving plant growth. Repeated seedling-based studies on Shorea spp., Alstonia scholaris, Acacia crassicarpa, and Agathis lorantifolia have revealed that many bacteria were able to promote plant growth at early stage in the nursery. Various plant responses towards inoculations suggested that although forest soils maintain highly diverse and potent bacteria, it is necessary to select appropriate approaches to obtain optimum benefits from these plant-bacteria interactions. Our ideas and futures studies for further management of these plant- bacteria interactions for biorehabilitation are also discussed

Linked Dataを用いた俯瞰的な多肢選択式問題自動生成手法の提案

近年，教科全体や科目内全体で俯瞰的な学習が求められている．特に教科・科目間の関連を図った横断的な学習が必要とされていること，多肢選択式問題が大量かつ広範囲の出題に向いており多分野の出題に対応する形式であることから，学習者と出題者の双方にとって俯瞰的な多肢選択式問題が有用であると考えられる．“俯瞰的な問題”とは，幅広い関連情報を含み全体像をとらえさせるような内容である．一方，俯瞰的な問題を人手で生成・収集することはコストがかかる．そこで本研究では，出題時に幅広い関連情報を提示することで俯瞰的な視点で問題をとらえさせるような，多肢選択式問題の自動生成手法を提案する．本手法では，多肢選択式問題を構成する問題と選択肢に対してそれぞれ要件を設定し，Linked Dataを利用した自動問題生成アプローチを考案する．Linked Dataとは，構造化されたデータどうしをリンクさせることができるグラフデータである．出題形式として，単一の正解が存在する単数回答形式，複数の正解が存在する複数回答形式，複数の問題に対して単一の正解の組合せが存在する組合せ回答形式の3種類の生成アルゴリズムを提案した．生成問題に対する評価では，被験者として教職免許状所持者と学生に出題したうえで，要件に対応して設定した評価項目を満たすことを確かめた．In recent years, just about all subjects require students to learn in a broad perspective. Because the need exists for cross-curriculum learning aimed at relating subject areas, it is useful for multiple choice questions to include panoramic information for learners. Panoramic information means comprehensive information that gives us macro-perspective; through which us look down at the whole learning subjects. A question including panoramic information refers to content that includes transverse related information and makes respondents grasp the whole knowledge. However, it is costly to manually generate and collect appropriate multiple-choice questions for learners and exam preparers. Therefore, in this research, we propose a method for automatic generation of multiple choice questions including panoramic information using Linked Data. Linked Data is graphical data that can link structured data, and it is used as a technology for data integration and utilization. In this paper, we aim to realize a system for automatically generating three types of multiple choice questions by implementing an approach to generating questions and choices. An evaluation method for the generation of questions and choices involves setting indicators for each evaluation item, such as validity and the degree of the inclusion of panoramic information