@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02002155,
 author = {吉浦,裕 and 久保山,哲二 and 市野,将嗣 and 吉井,英樹 and 緑川,燿一 and 河村,就介 and 新村,竜之介 and Hiroshi Yoshiura and Tetsuji Kuboyama and Masatsugu Ichino and Hideki Yoshii and Yoichi Midorikawa and Shusuke Kawamura and Ryunosuke Shimmura},
 issue = {7},
 month = {May},
 note = {多くの分野でデータの収集と蓄積が進み，性質の異なる分野を含む多分野間でデータの統合利用が望まれる．しかし，異なる分野間では，データの対象となる個人および，商品・サービス・属性等の特徴量が共通とは限らない．また，有用なデータの多くは個人情報を含むので，技術と法律の両面における安全な個人情報保護が必要となる．著者らは，分野間共クラスタリングに基づいて個人および特徴量の共通性を不要化する異分野データの結合，共クラスタへの差分プライバシーの適用，準同型暗号の併用による差分プライバシーのノイズの低減から構成される手法を開発している．本論文では，提案法のアルゴリズム，その特性，予備評価について述べる．, This paper describes a method for linking data across remote domains through common latent subsets of these data. The method protects personal information in the data according to the relevant laws.},
 title = {対象者と特徴量が異なる分野間のデータ利用およびその個人情報保護の設計と予備評価},
 year = {2025}
}