データ解析におけるプライバシー保護

「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。

このわかりやすさ、もう手放せない！
・「仮名化／匿名化」「差分プライバシー」「秘密計算」の３つの主要技術を扱う。
・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。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全３０巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第５期として、以下の３点を刊行！

バンディット問題の理論とアルゴリズム　　本多　淳也／中村　篤祥・著
ウェブデータの機械学習　　ダヌシカ　ボレガラ／岡崎　直観／前原　貴憲・著
データ解析におけるプライバシー保護　　佐久間　淳・著

第６期の刊行は２０１６年１２月、第７期の刊行は２０１７年４月の予定。

【シリーズ編者】
杉山　将　東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授
(「近刊情報」より)

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〕

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