スケーラブルな局所差分プライバシの拡張について

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-02-28
• タイトル: スケーラブルな局所差分プライバシの拡張について
• タイトル / 言語: en
• タイトル: On Extension of scalable local differential privacy
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ICSS
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学／北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 大阪大学／国際電気通信基礎技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University / Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University / Advanced Telecommunications Research Institute International
• 著者名: 山月, 達太; 宮地, 充子; 三本, 知明
• 著者名(英): Tatsuhiro, Yamatsuki; Atsuko, Miyaji; Tomoaki, Mimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．そのようなデータの収集・活用にはプライバシー保護が重要である．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が局所差分プライバシーである．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限られる．そこで局所差分プライバシーの概念を拡張し，多様な用途に可能な局所差分プライバシーの新たな概念を提案する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628305
• 書誌情報: 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）; 巻 2022-SPT-46, 号 33, p. 1-6, 発行日 2022-02-28
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会