PII（個人識別可能情報）

ある個人を識別するために使える情報、またはその個人に直接・間接に結び付けられる情報で、ISO/IEC 29100（JIS X 9250）や米国の法令などで使われる概念。氏名や識別番号に加え、他の情報と組み合わせると個人を特定できる属性も含む。日本の個人情報保護法の「個人情報」とは範囲が完全には一致しないため、海外のデータを扱う際は適用される法令の定義を確かめる。

インターネットの利用によって残る活動の記録で、デジタル足あととも呼ぶ。自ら投稿した文章や写真のように意識して残すものと、閲覧履歴、検索履歴、位置情報のように知らないうちに残るものがある。一度公開された情報は複製・拡散されて完全には消せないため、将来の進学や就職にも影響しうる。

特定の個人の氏名、住所、勤務先、家族構成などの個人情報を本人の同意なく調べ上げ、インターネット上で公開する行為。晒し行為とも呼ばれる。SNSに投稿された写真に写った風景や公開情報を組み合わせて特定する手口が多く、嫌がらせ、脅迫、つきまといに発展するおそれがある。

十分な説明を受けて内容を理解したうえで、本人が自由な意思で同意すること。もとは医療で、治療の内容・危険性・代替手段を説明して患者の同意を得ることを指す。情報分野では、個人データの収集・利用の目的や第三者提供の有無などを分かりやすく示したうえで同意を得ることや、研究で参加者の同意を得ることに用いられる。

自分に関する個人データの消去を、その管理者に求めることができる権利。GDPR第17条に消去権として定められ、データが収集の目的に照らして不要になった場合や、本人が同意を撤回した場合などに請求できる。2014年のEU司法裁判所の判決で、検索エンジンに自分に関する検索結果の削除を求める権利として注目されたが、表現の自由や公共の利益との調整が必要となる。

システムのプライバシー上の脅威を体系的に洗い出す脅威モデリングの手法で、ベルギーのKUルーベン大学の研究者が開発した。データフロー図を基に、Linking（結び付け）、Identifying（識別）、Non-repudiation（否認できないこと）、Detecting（検知）、Data Disclosure（データの開示）、Unawareness（本人への情報提供や関与の不足）、Non-compliance（不遵守）の7分類の脅威で分析し、名前はその頭文字による。セキュリティの脅威分析に使うSTRIDEのプライバシー版に当たる。

機械学習モデルに入力を与えて得られる出力（予測結果や確信度）を繰り返し分析し、学習に使われたデータの特徴、例えば顔認識モデルの学習に使われた人物の顔画像などを推定・復元する攻撃。学習データに含まれる個人情報のプライバシーを侵害するおそれがある。