推論攻撃は、データを分析して対象またはデータベースに関する知識を不正に得るデータマイニング技術です。[1]攻撃者が対象の機密情報の実際の値を高い信頼度で推論できる場合、その情報は漏洩したとみなされます。[2]これは情報セキュリティ侵害の一例です。推論攻撃は、ユーザーがデータベースに直接アクセスすることなく、些細な情報からより堅牢な情報を推論できる場合に発生します。[3]推論攻撃の目的は、あるセキュリティレベルの情報をつなぎ合わせて、より高いセキュリティレベルで保護されるべき事実を特定することです。[4]
推論攻撃はもともと統計データベースにおける脅威として発見されましたが[5]、今日ではモバイルやIoTセンサーデータの分野でも大きなプライバシーの脅威となっています。多くのモバイルデバイスでユーザーの許可なしにサードパーティのアプリからアクセスできる加速度計のデータ[6]は、記録された動作パターン（例：運転行動、酩酊度、年齢、性別、タッチスクリーン入力、地理的位置）に基づいてユーザーに関する豊富な情報を推論するために使用されています。[7] また、視線追跡データ[8] [9] 、 スマートメーターデータ[10] [11]、音声録音（例：スマートスピーカーの音声コマンド） [12]などからも、非常に機密性の高い推論を導き出すことができます。
参考文献
- ^ 「位置追跡に対する推論攻撃」ジョン・クルム著
- ^ http://www.ics.uci.edu/~chenli/pub/2007-dasfaa.pdf 「データ公開における推論攻撃からの個人情報の保護」Chen Li、Houtan Shirani-Mehr、Xiaochun Yang著
- ^ 「相関ルールを用いた推論攻撃の検出」サンジータ・ラマン著、2001年(PDF) 。 2011年6月6日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2007年10月23日閲覧。
- ^ Mike Chapple著「データベースセキュリティの問題：推論」。2007年10月13日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2007年10月23日閲覧。
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- ^ クレメント、ヤナ、プローニグス、ヨルン、カビッツ、クラウス (2014). 「スマートメーターによる日常生活活動の検知」アンビエント・アシステッド・リビング. 先端技術と社会変革. pp. 143– 160. doi :10.1007/978-3-642-37988-8_10. ISBN 978-3-642-37987-1. ISSN 2191-6853.
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- ^ Kröger, Jacob Leon; Lutz, Otto Hans-Martin; Raschke, Philip (2020). 「音声・発話分析のプライバシーへの影響 ― 推論による情報開示」.プライバシーとアイデンティティ管理. より良い生活のためのデータ：AIとプライバシー. IFIP 情報通信技術の進歩. 第576巻. pp. 242– 258. doi : 10.1007/978-3-030-42504-3_16 . ISBN 978-3-030-42503-6. ISSN 1868-4238。
