データ解析におけるプライバシー保護 Privacy preservation in data analytics
著者
書誌事項
データ解析におけるプライバシー保護 = Privacy preservation in data analytics
（MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ）
講談社, 2016.8
- タイトル読み
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データ カイセキ ニオケル プライバシー ホゴ
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注記
編集: 講談社サイエンティフィク
参考文献: p207-210
内容説明・目次
内容説明
「仮名化／匿名化」「差分プライバシー」「秘密計算」を、統計学・データ工学・暗号理論の観点から丁寧に解説。データ解析実務者も必読。
目次
- データ解析におけるプライバシー保護技術の概要
- パーソナルデータ提供におけるプライバシーの問題
- パーソナルデータ提供におけるデータの構成要素
- パーソナルデータ提供のリスクと有用性
- パーソナルデータの匿名化
- 識別不可能性と攻撃者モデル
- 統計量の公開における差分プライバシーの理論
- 差分プライバシーのメカニズム
- 差分プライバシーと機械学習
- 秘密計算の定式化と安全性〔ほか〕
「BOOKデータベース」 より
