データ解析におけるプライバシー保護

佐久間 淳・著
シリーズ:
機械学習プロフェッショナルシリーズ

データ解析におけるプライバシー保護

発行
2016/08/24
サイズ
A5
ページ数
231
ISBN
978-4-06-152919-9
本体
3,000円(税別)
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内容紹介

日本のプライバシー保護技術の数理を牽引する研究者が、「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した。

とにかくわかりやすい。

データ解析実務者も必読!

目次

第1章 データ解析におけるプライバシー保護技術の概要
第2章 パーソナルデータ提供におけるプライバシーの問題
第3章 パーソナルデータ提供におけるデータの構成要素
第4章 パーソナルデータ提供のリスクと有用性
第5章 パーソナルデータの匿名化
第6章 識別不可能性と攻撃者モデル
第7章 統計量の公開における差分プライバシーの理論
第8章 差分プライバシーのメカニズム
第9章 差分プライバシーと機械学習
第10章 秘密計算の定式化と安全性
第11章 秘密鍵暗号と公開鍵暗号
第12章 準同型暗号による秘密計算
第13章 秘匿回路による秘密計算
第14章 秘密分散による秘密計算