概要

現在,個人データがビッグデータとして収集され,その解析結果を活用することで,多くの課題が解決すると考えられている.データの収集・ 活用にはプライバシー保護が重要である.局所差分プライバシーは個人のプライバシーを守りつつデータの利活用を行う技術の一つである.局所差分プライバシーでは,データ提供者自らがノイズを加えたデータを提供者に与えることで,データのプライバシを保護しつつ,提供者は収集したノイズ付き全データをヒストグラムなどに活用できるという技術である.既存の局所差分プライバシーではデータを属性に関わらず,一律に取り扱う.このため,ノイズデータを利活用する用途が平均値やヒストグラムなどに限られる.そこで局所差分プライバシーの概念を拡張し,データの一部の統計値の導出等に利用可能な局所差分プライバシーの新たな概念を提案する.

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