差分プライバシーサブンプライバシー (Differential Privacy)

▼ ざっくり言うと

「個別データを特定できないが集計はできる」状態を数学的に保証する仕組みです。

▼ もうちょっと詳しく

データにちょっとノイズを足してから集計することで、「ある特定の人がデータに含まれてるかどうか分からない」状態を作る、という賢い仕組みです。Appleが「みんなの絵文字使用統計」を取るときに使ったりしています。

理論的にはちゃんと「漏洩のしにくさを数式で証明できる」のが強み。ただ、ノイズを足すぶん精度がちょっと落ちるので、トレードオフは常にあります。

プライバシーを数学で守る、というのは、なかなか頼もしい話です。

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