データ解析におけるプライバシー保護 Privacy preservation in data analytics
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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
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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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Prefectural University of Hiroshima Library and Academic Information Center
007.609/Sa45110069098
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.609-Sa4510018017718
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Note
編集: 講談社サイエンティフィク
参考文献: p207-210
Description and Table of Contents
Description
「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。
Table of Contents
- 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〕
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