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Privacy Techの技術動向と適用事例：4．局所差分プライバシーの現在と未来 -連合学習への導入と秘密計算との融合-
https://doi.org/10.20729/00232340
https://doi.org/10.20729/00232340a7cd20ad-ca63-474a-bcd2-98790040769a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-O-MGN650304.pdf (3.1 MB)
2026年2月15日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Magazine_02(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-02-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Privacy Techの技術動向と適用事例：4．局所差分プライバシーの現在と未来 -連合学習への導入と秘密計算との融合- | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Technology Trends and Applications of Privacy Tech：Local Differential Privacy with Federated Learning and Secure Aggregation | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 特集 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | article | |||||||
| ID登録 | ||||||||
| ID登録 | 10.20729/00232340 | |||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| LINE ヤフー（株） | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| LY Corp. | ||||||||
| 著者名 |
髙橋, 翼
× 髙橋, 翼
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| 著者名(英) |
TAKAHASHI, Tsubasa
× TAKAHASHI, Tsubasa
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 局所差分プライバシーは，統計情報の収集を目的とした，ユーザからデータを収集する際のプライバシー保護に関する技術である．局所差分プライバシーによれば，個々のユーザの情報を保護しながらユーザ群全体の統計情報を大まかに推定することができる．本稿では，局所差分プライバシーの概要と実現方法，大規模なユーザーデバイス群とサーバとが協調する連合学習への導入について概説し，近年注目を集めている秘密計算との融合がもたらす未来の可能性について述べる． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116625 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理 巻 65, 号 3, p. e19-e25, 発行日 2024-02-15 |
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| 公開者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
