@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217077,
 author = {長尾, 佳高 and 高橋, 朋伽 and 大久保, 佑弥 and 山月, 達太 and 三本, 知明 and 宮地, 充子},
 issue = {41},
 month = {Mar},
 note = {IoT 機器の普及に伴い，心拍数，運動量，歩数，脈拍，酸素摂取量，消費カロリーなど，様々な生活データが収集されている．これらのデータを解析することで病気の予兆などを知ることが可能になるといわれている一方で，本人の活動状況が本人以外のサーバで管理されることはプライバシの観点から危険である．そこで，プライバシを保護する方法として，データにランダムにローカルでノイズを加える技術であるローカル差分プライバシ（LDP）が提案されている．しかし，LDP によるプライバシの確保は重要だが，ノイズを付加したデータの解析の有用性の劣化という諸刃の剣ともいえる．本論文では，乳がん検診データのユースケースを用いて，LDP を適用したデータのプライバシプライバシ保護と乳がん判定における有用性について検証する．, With the spread of IoT devices, various data about our lives are being collected, such as heart rate, physical activity, number of steps, pulse, oxygen intake, calorie consumption, etc. If these data can be analyzed, it will be possible to learn the signs of disease. However, it is dangerous for a person's activity status to be managed on an external server with the view of privacy. To solve this problem, local differential privacy (LDP), which is a technique for randomly adding local noise to data, has been proposed. While ensuring privacy by LDP is certainly important, it degrades the usefulness of the analysis of data with added noise. In this paper, we examine the privacy protection of data with added noise by LDP and its usefulness in determining breast cancer, using a use case of breast cancer screening data.},
 title = {プライバシ保護とデータ利活用の可能性検証},
 year = {2022}
}