データ解析におけるプライバシー保護

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。 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 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