データ解析におけるプライバシー保護

佐久間淳 著

「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。

「BOOKデータベース」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〕

「BOOKデータベース」より

この本の情報

書名 データ解析におけるプライバシー保護
著作者等 佐久間 淳
講談社サイエンティフィク
書名ヨミ データ カイセキ ニ オケル プライバシー ホゴ
書名別名 Privacy Preservation in Data Analytics
シリーズ名 機械学習プロフェッショナルシリーズ / 杉山将 編
出版元 講談社
刊行年月 2016.8
ページ数 215p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-06-152919-9
NCID BB21893608
※クリックでCiNii Booksを表示
全国書誌番号
22784282
※クリックで国立国会図書館サーチを表示
言語 日本語
出版国 日本
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