@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00192208,
 author = {小野, 元 and 福地, 一斗 and 秋本, 洋平 and 佐久間, 淳},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2018論文集},
 issue = {2},
 month = {2020-10-15},
 note = {オンラインサービス提供者は，利用者の情報をリアルタイムに解析することで迅速なシステム最適 化が可能になる．しかし，情報の収集は利用者のプイラバシーを侵害する恐れがある．そこで我々は局所差分プライバシーによる利用者のプライバシー保護を行う．プイラバシーを保護したリアルタイム情報集約問題を locally private continual counting として定式化する．この問題ではラウンドが 1 から T まであり，ユーザー N 人と収集者がいる．ユーザーらはそれぞれ毎ラウンド 0 または 1 の状態を持ち，ユーザー らは毎ラウンドプライバシー保護下で状態を送信する．収集者は毎ラウンドの 1 を持つユーザーの割合を推測する．この問題の解法として我々は Glance を提案し，適用可能な提案法との比較を行った．その結果，特定のケースにおいて提案法の誤差の上界のレートが既存法の誤差の下界のレートよりも優位であることを示した．},
 pages = {801--808},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Locally Private Continual Countingにおける1-Shot Reportingメカニズムの有用性解析},
 volume = {2018},
 year = {}
}